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korini
Esempi di piccole menti che diventano più intelligenti: risultati dell'esperimento di @SentientAGI
Il concetto che "più grande è il modello, più intelligente è" è stato sfatato da Sentient.
Il modello Dobby-CP, con parametri da 7 a 14B e solo il 20% dei dati di addestramento (si può considerare che ha appreso solo una piccola quantità), ha mostrato un tasso di successo su problemi di difficoltà media pari a quello di modelli ultra-grandi come GPT.
Questo ha dimostrato che i punteggi ottenuti in test facili, come in passato, non garantiscono la reale capacità di risoluzione dei problemi.
La tecnologia chiave di Sentient che ha contribuito a queste prestazioni è il framework ROMA.
Il framework ROMA suddivide compiti complessi in passaggi più piccoli da elaborare in parallelo.
Ha raggiunto un'accuratezza superiore a GPT riducendo i costi di inferenza del 50-80%.
Questi risultati dimostrano numericamente che, invece delle dimensioni del modello, è la qualità dei dati e la capacità di comprensione e apprendimento del modello a determinare l'intelligenza.
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Il team di ricerca di Sentient ha implementato OML 1.0, che inserisce 25.000 impronte digitali all'interno del modello, senza degradare le prestazioni.
La reazione della comunità suggerisce che man mano che l'AI cresce, diventa più stupida.
Si può paragonare all'efficienza del cervello umano, che esegue ragionamenti di alto livello con solo 20W di potenza.
In conclusione, si può dire che Sentient sta mostrando un'AI mostruosa che appare altamente intelligente con una maggiore efficienza, nonostante sia un modello piccolo.
30 ott 2025
[Riepilogo delle ultime notizie di @SentientAGI]
1. Ottobre: Sentient dimostra perché è fondamentale
▶ Premio ‘Startup AI dell'anno’ agli Minsky Awards della conferenza AI ‘Cypher’ in India
▶ Annuncio di 4 articoli accettati per NeurIPS 2025
▶ Rilascio open source del framework meta-agente ‘ROMA’
- Registrato come trend di punta su GitHub (1° posto per 2 settimane consecutive)
▶ 4 affari B2B registrati in una settimana (contratti con banche APAC)
In particolare, il fatto che ‘Open AGI Network’ (GRID) e ROMA (multi-agente gerarchico e ricorsivo) siano stati resi open source dimostra una posizione completamente opposta rispetto ad altri modelli commerciali chiusi.
2. Riepilogo dell'AMA all'estero recente (27.10)
Q1. Perché hai iniziato Sentient?
👉 Perché il potere dell'AI si sta centralizzando.
👉 Era necessario un piattaforma aperta in cui tutti potessero possedere l'AI e proteggere se stessi.
Q2. Qual è la lezione appresa da Polygon?
👉 Il vero valore deriva dal fatto che qualcuno paga.
👉 Cioè, dobbiamo concentrarci sul valore che genera realmente ricavi.
Q3. Qual è il tuo pensiero su Ethereum?
👉 Ethereum dovrebbe essere il layer di sicurezza e regolamento, mentre L2 dovrebbe essere il layer di esecuzione.
Q4. Sentient è un progetto di AI cripto?
👉 No. Sentient è una vera azienda di AI.
👉 Distribuiamo solo la proprietà e gli incentivi alla ricerca tramite token.
Q5. Cosa sono Loyalty & ROMA?
👉 Parte dalla filosofia che ‘l'AI deve essere leale al suo padrone’.
👉 ROMA è un framework di ragionamento multi-agente che aiuta l'AI a pensare in modo più profondo.
Q6. Qual è lo stato dei progressi e TGE?
👉 I progressi sono molto fluidi. Sentient sarà un TGE di grande successo.
Q7. Quali sono le tokenomiche e il valore a lungo termine?
👉 Staking di artefatti nel Sentient GRID porta a ricompense.
👉 Una parte delle entrate aziendali viene reinvestita nell'economia dei token.
Q8. Collaborazioni e espansione dell'ecosistema?
👉 Stiamo collaborando con diverse aziende globali e presto annunceremo una partnership con la piattaforma di ricerca AlphaKive collegata ad Arxiv.
Q9. Onboarding della comunità?
👉 L'obiettivo è aiutare tutti a utilizzare l'AI, senza distinzione tra Web2 e Web3.
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[@SentientAGI resoconto del meetup❤️]
Essendo una persona introversa, non sono riuscito a salutare molte persone, ma è stato davvero bello incontrare persone che avevo visto solo online.
Il cibo sembrava davvero delizioso, ma sono arrivato un po' tardi e non c'era più, quindi mi è dispiaciuto..
Così, dopo, ho mangiato un budae jjigae, hehe.
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Mentre facevo networking, Yura ha spiegato la visione di GRID e Sentient.
Ho ascoltato con attenzione come se fosse una ripetizione.
È entrato in testa molto meglio che leggendo!
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Dopo la presentazione, mentre facevo networking, ho notato una lunga fila senza fine da un lato..?
Ho scoperto che era la fila per accogliere @namyura_.
Se lo avessi saputo, avrei dovuto salutare in anticipo..!!
La persona accanto a me, @jundeu00, ha detto che sembrava un ragazzo che suona il flauto, ahahahaha.
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Onestamente, sono rimasto sorpreso da quanto fosse affascinante @riotboy2024, era davvero divertente anche dal vivo.
Ho incontrato anche i membri del gruppo di progetto @GMB_Coinangel @chuchuprotocol @yeonwoohoIic @waffledaizyo @pc970930, c'era una grande intimità interiore max ☺️.
@leegs0020 @chochunja77 @baggyudong78463 anche i membri di Sentifam🫶.
Ho rivisto @beingRich2000 dopo tanto tempo, e con il suo stile di capelli e vestiti era davvero cool, esplosione di stile ㄷㄷ. È anche bravo a fare yapping e molto carino 😡.
Comunque, è stato bello incontrare tutti, dai Goryeo ham a Namnin ham, Kva ham, e tanti altri!!
Non sono riuscito a salutare tutti, ma la prossima volta dobbiamo assolutamente salutarci…🫶
24 ott 2025
[@SentientAGI ]
Spero che tutti stiate passando una piacevole serata!
Ecco un breve resoconto del meetup 🫡
Non vado spesso ai meetup, quindi sono rimasto in un angolo in silenzio ㅋㅋ
Ho sempre visto il progetto Sentient solo attraverso documenti, ma ascoltando i membri del team, ho capito che la situazione è diversa.
Nei documenti del progetto ci sono sempre molte informazioni tecniche, e cerco di leggerle il più possibile per semplificarle, ma è chiaro che gli esperti sono su un altro livello ㅋㅋ
Ho appreso bene il concetto di open source e GRID.
Nel prossimo articolo cercherò di scrivere in dettaglio su GRID, di cui abbiamo parlato.
@SentientAGI , @namyura_ grazie per il vostro duro lavoro!
1,08K
[Questo articolo è stato scritto da una persona? Anche l'AI ora può fare analisi della scrittura..!! @SentientAGI]
Il fingerprinting LLM è, in parole semplici, come un 'impronta digitale' lasciata dai testi creati dall'AI.
Proprio come la calligrafia di una persona varia, anche modelli come GPT o Claude lasciano schemi identificabili, sebbene sottili.
Ad esempio, la scelta delle parole e la struttura delle frasi diventano la loro particolare calligrafia.
Analizzando questo, è possibile prevedere la provenienza, come ad esempio "questa frase è stata scritta da GPT".
Non si tratta semplicemente di confrontare i testi, ma di una tecnologia molto sofisticata che verifica anche le caratteristiche probabilistiche interne dell'AI.
——
Allora, perché è importante questa tecnologia di fingerprinting?
Proprio perché ora ci sono testi generati dall'AI in abbondanza.
È difficile sapere chi ha scritto un testo e dove è stato manipolato o se ci sono errori.
Se lasciamo che questo accada ovunque, la fiducia nell'AI non potrà che diminuire.
Il fingerprinting protegge quella fiducia.
In futuro, "chi l'ha creato?" sarà uno strumento per valutare la fiducia nei contenuti.
È naturale che un'AI con maggiore trasparenza attiri sempre più attenzione.
In conclusione, il fingerprinting giocherà un ruolo importante nella questione della responsabilità dell'AI.
21 ott 2025
[@SentientAGI ]
새로운 글이 업데이트 됐습니다.
SPIN-Bench 에 대한 내용이며,
많이 긴 내용이기에 간략하게 정리해보았습니다 🫡
AI라는게 더욱 스마트해지려면
다른 사람들과 협력 or 경쟁이 필요하다 생각해,
‘SPIN-Bench’라는 시험장을 만들었다고 합니다.
AI가 오랜 시간 동안 계획을 세우고,
여러 명이 함께 일하거나 경쟁하는 상황에서
얼마나 똑똑하게 행동하는지 체크하고,
단순한 문제 풀이가 아닌 협상과 속임수 파악까지
'SPIN-Bench'에서 가능하다고 합니다.
시간이 오래 걸리는 복잡한 전략이나,
협력방식에 대한 능력 개선에 큰 도움이 될 것 같네요 !
1,3K
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