Chủ đề thịnh hành
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
Sentient
Để đảm bảo rằng Trí tuệ nhân tạo là mã nguồn mở và không bị kiểm soát bởi bất kỳ thực thể đơn lẻ nào. @SentientEco @OpenAGISummit
OML 1.0 đã có mặt tại @NeurIPSConf Main Track 🙌
Sau khi thiết lập mô hình bảo mật thông qua OML, nhóm nghiên cứu của chúng tôi đã phát triển một trong những cách hiệu quả nhất để bảo vệ danh tính mô hình ở quy mô lớn.
Bài báo của chúng tôi "Scalable Fingerprinting for LLMs" phác thảo một phương pháp bảo vệ tốt hơn ~100 lần so với các lựa chọn trước đó.
🧵 Giờ đây, có thể nhúng hàng chục nghìn dấu vân tay bền vững vào các mô hình trọng số mở mà không làm giảm tính hữu dụng, cho phép xác minh nguồn gốc, cấp phép và nhiều hơn nữa.
05:59 15 thg 10
Chúng tôi rất vui mừng thông báo rằng @NeurIPSConf—hội nghị AI lớn nhất thế giới—đã chấp nhận 4 bài báo của chúng tôi ở nhiều hạng mục khác nhau. Một số người thậm chí có thể gọi đó là "sự xuất sắc toàn diện" 😁
Dưới đây là cái nhìn thoáng qua về công việc của chúng tôi đã được công nhận vì những đột phá của nó:
➡️ OML 1.0 (Đường chính): nhận diện dấu vân tay LLM có thể mở rộng—cải tiến gấp trăm lần so với các nỗ lực nhận diện dấu vân tay trước đây cho các mô hình mở, tiêm 24,576 dấu vân tay bền vững trong khi mức tối đa trước đó chỉ là ~100 dấu vân tay… mà không có sự giảm sút nào về hiệu suất mô hình.
➡️ LiveCodeBenchPro (Dữ liệu & Đường chuẩn): chuẩn đoán tùy chỉnh của chúng tôi tập trung vào khả năng lập trình, minh họa khả năng thực sự của hiệu suất lập trình của các mô hình. Trên chuẩn này, chúng tôi đã có thể tạo ra các mô hình nhỏ hơn 10 lần, sử dụng 20% dữ liệu, để đạt được kết quả tương đương với các mô hình cạnh tranh.
➡️ MindGames Arena (Đường thi đấu): được NeurIPS chọn để tổ chức một cuộc thi AI cho các tác nhân cải thiện bản thân thông qua các trò chơi xã hội. Thế hệ tiếp theo của sự cải thiện AI đến từ tự tối ưu hóa, và chúng tôi rất hào hứng khi tổ chức cuộc thi đầu tiên trong loại này để tạo ra AI tự cải thiện.
➡️ OML (Hội thảo & Hướng dẫn—Lock-LLMs): công việc của chúng tôi đã thiết lập thách thức và giải pháp xung quanh bảo mật mô hình: một nguyên tắc cho phép các nhà phát triển phát triển các mô hình mở với kiểm soát có thể xác minh, được thực thi bằng mật mã dưới quyền truy cập hộp trắng.
Hãy theo dõi các chủ đề sâu hơn trong suốt tuần!
32,43K
Andrew Miller (@socrates1024) là một trong những đồng tác giả của bài báo OML.
Ông làm việc tại Teleport về các ứng dụng của tính toán bảo mật trong truyền thông xã hội và giao tiếp. Ông có bằng Tiến sĩ từ Trung tâm An ninh mạng @UofMaryland và là Giáo sư Thỉnh giảng tại @UofIllinois cũng như là Giám đốc Phó của IC3 @initc3org.
Nền tảng chuyên môn của ông trong lĩnh vực mật mã và tính toán bảo mật khiến ông trở thành một cộng tác viên lý tưởng cho các cơ chế cho phép các sản phẩm AI mã nguồn mở được công khai, có thể kiếm tiền và trung thành (OML). Andrew đã đóng góp vào phần về tính toán bảo mật và TEEs.
Cùng với Andrew, chúng tôi đã đồng tác giả và phát hành một bản thảo cơ bản chi tiết các bước tiếp theo hướng tới OML, đẩy mạnh ranh giới nghiên cứu hỗ trợ AI mã nguồn mở; xem
để biết thêm chi tiết.
Công trình này sẽ được trình bày tại @NeurIPSConf 2025 trong Hội thảo về Lock-LLM.
70,74K
Chương trình OML Workshop
Chúng tôi bắt đầu chuỗi "xuất sắc toàn diện" tại NeurIPS với một cái nhìn sâu sắc về OML (Mở, Có thể kiếm tiền, Trung thành): một nguyên tắc mới giữ cho các mô hình mở trong khi vẫn bảo tồn quyền kiểm soát chính sách, nguồn gốc và khả năng kiếm tiền.
🧵 Khám phá cách OML đạt được điều này và tại sao nó có lợi cho các nhà xây dựng & nhà nghiên cứu.
05:59 15 thg 10
Chúng tôi rất vui mừng thông báo rằng @NeurIPSConf—hội nghị AI lớn nhất thế giới—đã chấp nhận 4 bài báo của chúng tôi ở nhiều hạng mục khác nhau. Một số người thậm chí có thể gọi đó là "sự xuất sắc toàn diện" 😁
Dưới đây là cái nhìn thoáng qua về công việc của chúng tôi đã được công nhận vì những đột phá của nó:
➡️ OML 1.0 (Đường chính): nhận diện dấu vân tay LLM có thể mở rộng—cải tiến gấp trăm lần so với các nỗ lực nhận diện dấu vân tay trước đây cho các mô hình mở, tiêm 24,576 dấu vân tay bền vững trong khi mức tối đa trước đó chỉ là ~100 dấu vân tay… mà không có sự giảm sút nào về hiệu suất mô hình.
➡️ LiveCodeBenchPro (Dữ liệu & Đường chuẩn): chuẩn đoán tùy chỉnh của chúng tôi tập trung vào khả năng lập trình, minh họa khả năng thực sự của hiệu suất lập trình của các mô hình. Trên chuẩn này, chúng tôi đã có thể tạo ra các mô hình nhỏ hơn 10 lần, sử dụng 20% dữ liệu, để đạt được kết quả tương đương với các mô hình cạnh tranh.
➡️ MindGames Arena (Đường thi đấu): được NeurIPS chọn để tổ chức một cuộc thi AI cho các tác nhân cải thiện bản thân thông qua các trò chơi xã hội. Thế hệ tiếp theo của sự cải thiện AI đến từ tự tối ưu hóa, và chúng tôi rất hào hứng khi tổ chức cuộc thi đầu tiên trong loại này để tạo ra AI tự cải thiện.
➡️ OML (Hội thảo & Hướng dẫn—Lock-LLMs): công việc của chúng tôi đã thiết lập thách thức và giải pháp xung quanh bảo mật mô hình: một nguyên tắc cho phép các nhà phát triển phát triển các mô hình mở với kiểm soát có thể xác minh, được thực thi bằng mật mã dưới quyền truy cập hộp trắng.
Hãy theo dõi các chủ đề sâu hơn trong suốt tuần!
70,7K
Hàng đầu
Thứ hạng
Yêu thích