Laude Institute announces first batch of ‘Slingshots’ AI grants.
El jueves, el Instituto Laude anunció su primer lote de subvenciones Slingshots, con el objetivo de “avanzar la ciencia y la práctica de la inteligencia artificial.”
Diseñado como un acelerador para investigadores, el programa Slingshots tiene como objetivo proporcionar recursos que no estarían disponibles en la mayoría de los entornos académicos, ya sea financiamiento, potencia de cálculo o apoyo en productos e ingeniería. A cambio, los receptores se comprometen a producir algún producto final, ya sea un startup, un código fuente abierto o algún otro tipo de artefacto.
La primera cohorte está compuesta por quince proyectos, con un enfoque particular en el difícil problema de la evaluación de la IA. Algunos de estos proyectos serán familiares para los lectores de TechCrunch, como el benchmark de programación en línea Terminal Bench y la última versión del proyecto ARC-AGI.
Otros abordan de manera fresca problemas de evaluación establecidos. Formula Code, desarrollado por investigadores de CalTech y UT Austin, tiene como objetivo producir una evaluación de la capacidad de los agentes de IA para optimizar el código existente, mientras que BizBench, basado en Columbia, propone un benchmark integral para “agentes de IA de cuello blanco.” Otros subsidios exploran nuevas estructuras para el aprendizaje por refuerzo o la compresión de modelos.
John Boda Yang, cofundador de SWE-Bench, también forma parte de la cohorte como líder del nuevo proyecto CodeClash. Inspirado en el éxito de SWE-Bench, CodeClash evaluará el código a través de un marco basado en competiciones dinámicas, que Yang espera que
“Creo que la evaluación continua en benchmarks de terceros impulsará el progreso,” dijo Yang a TechCrunch. “Estoy un poco preocupado por un futuro en el que los benchmarks se vuelvan específicos de empresas.”
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