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Sentient
Garantir que a Inteligência Artificial Geral seja de código aberto e não controlada por uma única entidade. @SentientEco @OpenAGISummit
OML 1.0 pousa em @NeurIPSConf pista 🙌 principal
Depois de definir o paradigma para a segurança do modelo por meio da OML, nossa equipe de pesquisa desenvolveu uma das maneiras mais eficientes de proteger a identidade do modelo em escala.
Nosso artigo "Impressão digital escalável para LLMs" descreve um método de proteção que é ~ 100 vezes melhor do que as alternativas pré-existentes.
🧵 Agora é possível incorporar dezenas de milhares de impressões digitais persistentes em modelos de peso aberto sem degradar a utilidade, permitindo proveniência, licenciamento e muito mais.


Sentient15 de out., 05:59
Temos o prazer de anunciar que a @NeurIPSConf - a maior conferência de IA do mundo - aceitou 4 de nossos artigos em várias categorias. Alguns podem até chamá-lo de "excelência full-stack" 😁
Aqui está uma prévia do nosso trabalho que foi reconhecido por seus avanços:
➡️ OML 1.0 (Main Track): impressão digital LLM escalável - uma melhoria de cem vezes nas tentativas de impressão digital legadas para modelos abertos, injetando 24.576 impressões persistentes enquanto o máximo anterior era de ~ 100 impressões digitais ... sem qualquer queda no desempenho do modelo.
➡️ LiveCodeBenchPro (Data & Benchmark Track): nosso benchmark personalizado com foco na capacidade de programação, ilustrando as verdadeiras capacidades de desempenho de codificação dos modelos. Nesse benchmark, conseguimos criar modelos 10x menores, usando 20% dos dados, para obter resultados comparáveis aos modelos concorrentes.
➡️ MindGames Arena (Trilha de Competição): selecionado pela NeurIPS para realizar uma competição de IA para que os agentes se aprimorem por meio de jogos sociais. O próximo paradigma de melhoria da IA vem por meio da auto-otimização, e estamos extremamente entusiasmados em sediar esta competição inédita para criar IA de autoaperfeiçoamento.
➡️ OML (Workshops & Tutoriais - Lock-LLMs): nosso trabalho estabeleceu o desafio e a solução em torno da segurança do modelo: um primitivo que permite que os construtores desenvolvam modelos abertos com controle verificável e criptograficamente imposto sob acesso de caixa branca.
Fique ligado para tópicos de mergulho profundo ao longo da semana!
32,44K
Andrew Miller (@socrates1024) é um dos co-autores do artigo da OML.
Ele trabalha na Teleport em aplicações de computação confidencial em mídias sociais e comunicações. Ele é PhD pelo @UofMaryland Cybersecurity Center e é Professor Associado Adjunto @UofIllinois bem como Diretor Associado do IC3 @initc3org
Sua experiência especializada em criptografia e computação confidencial o torna um colaborador ideal em mecanismos que permitem que artefatos de IA de código aberto sejam abertos, monetizáveis e leais (OML). Andrew contribuiu para a seção sobre computação confidencial e TEEs.
Juntamente com Andrew, somos coautores e lançamos um manuscrito fundamental detalhando os próximos passos em direção à OML, ampliando a fronteira da pesquisa que impulsiona a IA de código aberto; ver
para obter detalhes.
Este trabalho será apresentado em 2025 @NeurIPSConf durante o Workshop sobre Lock-LLM.

70,74K
Trilha de Workshop OML
Estamos começando nossa série de "excelência full-stack" no NeurIPS com um mergulho profundo no OML (Open, Monetizable, Loyal): um novo primitivo que mantém os modelos abertos, preservando o controle, a proveniência e a monetização da política.
🧵 Descubra como a OML consegue isso e por que ela beneficia construtores e pesquisadores.


Sentient15 de out., 05:59
Temos o prazer de anunciar que a @NeurIPSConf - a maior conferência de IA do mundo - aceitou 4 de nossos artigos em várias categorias. Alguns podem até chamá-lo de "excelência full-stack" 😁
Aqui está uma prévia do nosso trabalho que foi reconhecido por seus avanços:
➡️ OML 1.0 (Main Track): impressão digital LLM escalável - uma melhoria de cem vezes nas tentativas de impressão digital legadas para modelos abertos, injetando 24.576 impressões persistentes enquanto o máximo anterior era de ~ 100 impressões digitais ... sem qualquer queda no desempenho do modelo.
➡️ LiveCodeBenchPro (Data & Benchmark Track): nosso benchmark personalizado com foco na capacidade de programação, ilustrando as verdadeiras capacidades de desempenho de codificação dos modelos. Nesse benchmark, conseguimos criar modelos 10x menores, usando 20% dos dados, para obter resultados comparáveis aos modelos concorrentes.
➡️ MindGames Arena (Trilha de Competição): selecionado pela NeurIPS para realizar uma competição de IA para que os agentes se aprimorem por meio de jogos sociais. O próximo paradigma de melhoria da IA vem por meio da auto-otimização, e estamos extremamente entusiasmados em sediar esta competição inédita para criar IA de autoaperfeiçoamento.
➡️ OML (Workshops & Tutoriais - Lock-LLMs): nosso trabalho estabeleceu o desafio e a solução em torno da segurança do modelo: um primitivo que permite que os construtores desenvolvam modelos abertos com controle verificável e criptograficamente imposto sob acesso de caixa branca.
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