Laude Institute, perşembe günü, yapay zekanın bilimini ve uygulamasını ilerletmeyi hedefleyen ilk Slingshots hibe programını duyurdu.
Araştırmacılar için bir hızlandırıcı olarak tasarlanan Slingshots programı, çoğu akademik ortamda bulunmayan kaynakları sağlamayı amaçlıyor. Bu kaynaklar arasında finansman, hesaplama gücü ve ürün ile mühendislik desteği yer alıyor. Hibe alan katılımcılar ise, bir başlangıç, açık kaynak kodu ya da başka bir tür eser üretme taahhüdünde bulunuyor.
İlk grup, özellikle yapay zeka değerlendirmesi gibi zorlu bir konuya odaklanan 15 projeden oluşuyor. Bu projelerden bazıları, TechCrunch okuyucularına aşina gelebilir; bunlar arasında Terminal Bench ve uzun süredir devam eden ARC-AGI projesinin en son versiyonu bulunuyor.
Diğer projeler ise, köklü bir değerlendirme sorununa yenilikçi bir yaklaşım getiriyor. Caltech ve UT Austin’deki araştırmacılar tarafından geliştirilen Formula Code, yapay zeka ajanlarının mevcut kodu optimize etme yeteneğini değerlendirmeyi hedefliyor. Columbia merkezli BizBench ise “beyaz yakalı yapay zeka ajanları” için kapsamlı bir kıyaslama önermektedir. Diğer hibe projeleri, pekiştirme öğrenimi veya model sıkıştırma gibi yeni yapıları keşfetmeyi amaçlıyor.
SWE-Bench’in kurucu ortağı John Boda Yang da yeni CodeClash projesinin lideri olarak bu grubun bir parçası. SWE-Bench’in başarısından ilham alan CodeClash, kodu dinamik bir rekabet temelli çerçeve aracılığıyla değerlendirmeyi amaçlıyor.
Yang, TechCrunch’a verdiği demeçte, “Temel üçüncü taraf kıyaslamalarına devam eden değerlendirmelerin ilerlemeyi teşvik ettiğine inanıyorum,” dedi. “Kıyaslamaların yalnızca şirketlere özgü hale geldiği bir gelecekten endişe duyuyorum.”
