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Sentient
Pour s’assurer que l’intelligence artificielle générale est open-source et qu’elle n’est pas contrôlée par une seule entité. @SentientEco @OpenAGISummit
LiveCodeBench Pro établit une nouvelle norme pour l'évaluation du codage et est accepté à @NeurIPSConf
🧵 LiveCodeBench Pro évalue le raisonnement algorithmique de bout en bout sous des juges stricts, des limites de ressources réelles et des tests cachés adversariaux, de sorte que les scores communiquent véritablement les capacités de codage.


Sentient15 oct., 05:59
Nous sommes ravis d'annoncer que @NeurIPSConf—la plus grande conférence sur l'IA au monde—a accepté 4 de nos articles dans diverses catégories. Certains pourraient même l'appeler "excellence full-stack" 😁
Voici un aperçu de notre travail qui a été reconnu pour ses percées :
➡️ OML 1.0 (Piste principale) : empreinte numérique LLM évolutive—une amélioration centuple par rapport aux tentatives d'empreinte numérique héritées pour les modèles ouverts, injectant 24 576 empreintes persistantes alors que le précédent maximum était d'environ 100 empreintes… sans aucune baisse de performance du modèle.
➡️ LiveCodeBenchPro (Piste de données et de référence) : notre référence personnalisée axée sur la capacité de programmation, illustrant les véritables capacités de performance de codage des modèles. Sur cette référence, nous avons pu créer des modèles 10 fois plus petits, utilisant 20 % des données, pour obtenir des résultats comparables à ceux des modèles concurrents.
➡️ MindGames Arena (Piste de compétition) : sélectionné par NeurIPS pour organiser une compétition d'IA permettant aux agents de s'améliorer à travers des jeux sociaux. Le prochain paradigme d'amélioration de l'IA passe par l'auto-optimisation, et nous sommes extrêmement enthousiastes d'accueillir cette compétition unique en son genre pour créer une IA auto-améliorante.
➡️ OML (Ateliers et tutoriels—Lock-LLMs) : notre travail a établi le défi et la solution autour de la sécurité des modèles : un primitif qui permet aux développeurs de créer des modèles ouverts avec un contrôle vérifiable, cryptographiquement appliqué sous un accès en boîte blanche.
Restez à l'écoute pour des fils de discussion approfondis tout au long de la semaine !
57,31K
OML 1.0 arrive à la session principale de @NeurIPSConf 🙌
Après avoir établi le paradigme de la sécurité des modèles grâce à OML, notre équipe de recherche a développé l'une des méthodes les plus efficaces pour protéger l'identité des modèles à grande échelle.
Notre article "Fingerprinting évolutif pour LLMs" décrit une méthode de protection qui est ~100x meilleure que les alternatives existantes.
🧵 Il est désormais possible d'incorporer des dizaines de milliers d'empreintes digitales persistantes dans des modèles à poids ouverts sans dégrader l'utilité, permettant ainsi la provenance, la licence, et bien plus encore.


Sentient15 oct., 05:59
Nous sommes ravis d'annoncer que @NeurIPSConf—la plus grande conférence sur l'IA au monde—a accepté 4 de nos articles dans diverses catégories. Certains pourraient même l'appeler "excellence full-stack" 😁
Voici un aperçu de notre travail qui a été reconnu pour ses percées :
➡️ OML 1.0 (Piste principale) : empreinte numérique LLM évolutive—une amélioration centuple par rapport aux tentatives d'empreinte numérique héritées pour les modèles ouverts, injectant 24 576 empreintes persistantes alors que le précédent maximum était d'environ 100 empreintes… sans aucune baisse de performance du modèle.
➡️ LiveCodeBenchPro (Piste de données et de référence) : notre référence personnalisée axée sur la capacité de programmation, illustrant les véritables capacités de performance de codage des modèles. Sur cette référence, nous avons pu créer des modèles 10 fois plus petits, utilisant 20 % des données, pour obtenir des résultats comparables à ceux des modèles concurrents.
➡️ MindGames Arena (Piste de compétition) : sélectionné par NeurIPS pour organiser une compétition d'IA permettant aux agents de s'améliorer à travers des jeux sociaux. Le prochain paradigme d'amélioration de l'IA passe par l'auto-optimisation, et nous sommes extrêmement enthousiastes d'accueillir cette compétition unique en son genre pour créer une IA auto-améliorante.
➡️ OML (Ateliers et tutoriels—Lock-LLMs) : notre travail a établi le défi et la solution autour de la sécurité des modèles : un primitif qui permet aux développeurs de créer des modèles ouverts avec un contrôle vérifiable, cryptographiquement appliqué sous un accès en boîte blanche.
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