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Sentient
确保通用人工智能是开源的，不受任何单一实体控制。@SentientEco @OpenAGISummit
感知研究者聚焦：Pramod Viswanath
作为Sentient的联合创始人以及普林斯顿大学电气与计算机工程教授，@viswanathpramod的研究涵盖信息理论、密码学和学习理论，重点在于使开放模型可验证、可归属和可控。
他帮助定义了OML范式——开放模型的所有权、控制和对齐——并共同领导了OML 1.0（指纹识别），展示了大规模、保留效用的模型归属。
他曾在伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）工作，现在在普林斯顿大学，因在信息理论和密码学方面的基础性贡献而在学术界广受认可，并将这些理论转化为开源AI的实践。
除了OML，他还推动了严格的现场规模评估，并正式化了将密码学问责、许可经济和对齐结合成一个以受托人优先为核心的开放模型框架的治理原语。
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分享一些与我们“全栈”卓越相关的额外内容 😁
我们最近在蒙特利尔的 @COLM_conf 2025 上进行了演讲——与 @Princeton 和 @UTAustin 合作——推进长期推理、多智能体协调和社会策略。
SPIN-Bench 是一个统一的战略规划、互动和谈判基准，涵盖 PDDL 规划、竞争/合作游戏和外交风格的讨价还价。
🧵 深入了解我们为什么构建 SPIN-Bench 以及它如何推动前沿 AI 推理。
10月15日 05:59
我们很高兴地宣布，@NeurIPSConf——全球最大的AI会议——接受了我们在各个类别中提交的4篇论文。有些人甚至会称之为“全栈卓越”😁
以下是我们因其突破性成果而获得认可的工作的预览：
➡️ OML 1.0（主轨道）：可扩展的LLM指纹识别——在开放模型的传统指纹识别尝试中实现了百倍的改进，注入了24,576个持久指纹，而之前的最大值约为100个指纹……而模型性能没有任何下降。
➡️ LiveCodeBenchPro（数据与基准轨道）：我们定制的基准测试，专注于编程能力，展示了模型编码性能的真实能力。在这个基准测试中，我们能够创建10倍更小的模型，使用20%的数据，取得与竞争模型相当的结果。
➡️ MindGames Arena（竞赛轨道）：被NeurIPS选中举办一场AI竞赛，让代理通过社交游戏自我提升。AI改进的下一个范式来自自我优化，我们非常兴奋能够主办这一首创的竞赛，以创造自我提升的AI。
➡️ OML（研讨会与教程——Lock-LLMs）：我们的工作确立了模型安全性相关的挑战和解决方案：一种原语，允许构建者在白盒访问下开发具有可验证、加密强制控制的开放模型。
请继续关注本周的深入讨论！
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