Herkesin bilmediği bir şey var ki, @SentientAGI NeurIPS'te 4 adet makale kabul ettirmenin ne kadar değerli olduğunu. Teknik atılımlar açısından bakıldığında, bu dört yön tam olarak AI güvenliği ve performansı kapalı döngüsünü oluşturuyor.

🔍 OML 1.0'ın突破意义
24576 kalıcı parmak izi, geleneksel olarak en büyük 100 parmak izine kıyasla, niceliksel bir sıçrama sağlamaktadır. Ayrıca, bu, model performansını kaybetmeden gerçekleştirilmektedir.

Geleneksel parmak izi teknolojisi, ölçeklenebilirlik sorunlarıyla karşı karşıya kalıyor; parmak izi sayısının artması genellikle model performansında bir düşüş ile birlikte geliyor. OML, AI yerel kriptografik ilkelere dayanarak bu engeli aştı ve açık kaynak modellerin gerçekten doğrulanabilir mülkiyet korumasına sahip olmasını sağladı.

⚡️ LiveCodeBenchPro'nun pratik değeri
%20'lik bir veri ile 10 kat daha küçük bir model eğitmek, rakiplerin benzer performansına ulaşmak. Bunun arkasında, programlama görevlerinin doğasına dair derin bir anlayış yatıyor.

Geleneksel referans testleri, veri kirliliğinden etkilenme riski taşır; LiveCodeBenchPro, sürekli güncellenen yarışma soruları ve sıkı kirlilik kontrolü ile daha güvenilir bir programlama yetenek değerlendirme standardı sunar.

🎮 MindGames Arena'nın öncü görüşü

Sosyal oyunlar aracılığıyla AI'nın kendini geliştirmesi, denetimli öğrenmeden otonom öğrenmeye geçiştir.

Mevcut AI iyileştirmeleri esasen insan etiketli verilere ve dış geri bildirimlere bağlıdır. MindGames Arena, AI'nın etkileşimde kendiliğinden optimizasyon olasılığını keşfetmektedir. Bu öz geliştirme mekanizması olgunlaştığında, AI eğitim maliyet yapısını değiştirecektir.

🔒 Lock-LLMs'in güvenlik çerçevesi

Beyaz kutu erişimindeki kriptografi zorunlu kontrolü, açık kaynaklı modellerin güvenliği sorununu çözdü.

Açık kaynak modellerinin paradoksu, açıklığın yeniliği getirmesi ancak aynı zamanda istismar riskini de beraberinde getirmesidir. Lock-LLMs, geliştiricilerin modelin açıklığını korurken hassas kullanım kontrolü sağlamalarına olanak tanıyan doğrulanabilir kriptografik kontroller aracılığıyla bunu yapar.

—————————————————————————
Model parmak izi tanımadan performans referans testlerine, kendi kendine iyileştirmeden güvenlik kontrollerine kadar, AI sisteminin tam yaşam döngüsünü kapsar. @SentientAGI sadece tek noktada teknolojik bir sıçrama inşa etmekle kalmıyor, aynı zamanda açık kaynaklı AI'nın gerçekten kontrol edilebilir, güvenilir ve sürdürülebilir bir gelişim için tam altyapısını oluşturuyor.