Launching a new open model series. Interconnects Interview #15.

أطلقت مجموعة أنتي نموذجًا جديدًا من السلاسل المفتوحة، مما يمثل خطوة مهمة في طموحاتها لتعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي. تأتي هذه المبادرة كجزء من اتجاه أوسع في صناعة التكنولوجيا نحو نماذج مفتوحة المصدر، والتي يمكن أن تعزز الابتكار والتعاون. من المتوقع أن يكون للإطلاق تأثيرات على المطورين والشركات التي تسعى للاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي.

Ant Group ha lanzado una nueva serie de modelos abiertos, marcando un paso significativo en sus ambiciones de mejorar las capacidades de la IA. Esta iniciativa forma parte de una tendencia más amplia en la industria tecnológica hacia modelos de código abierto, que pueden fomentar la innovación y la colaboración. Se espera que el lanzamiento tenga implicaciones para desarrolladores y empresas que buscan aprovechar las tecnologías de IA.

Ant Group a lancé une nouvelle série de modèles ouverts, marquant une étape significative dans ses ambitions d'améliorer les capacités de l'IA. Cette initiative s'inscrit dans une tendance plus large de l'industrie technologique vers des modèles open-source, qui peuvent favoriser l'innovation et la collaboration. Le lancement devrait avoir des implications pour les développeurs et les entreprises cherchant à tirer parti des technologies de l'IA.

Ant Group has launched a new open model series, marking a significant step in its ambitions to enhance AI capabilities. This initiative is part of a broader trend in the tech industry towards open-source models, which can foster innovation and collaboration. The launch is expected to have implications for developers and businesses looking to leverage AI technologies.

Interview: Ant Group's open model ambitions

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 AI Amnesia: Erasing Knowledge Without a Trace
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Imagine your AI model accidentally learned something it shouldn't have – sensitive customer data, for example. Current methods for deleting this information often require retraining the entire model, an expensive and time-consuming process. What if we could surgically remove that knowledge without starting from scratch?

The key lies in a novel approach: creating artificial "forgetting cues." We're teaching the model to unlearn specific data patterns by exposing it to carefully crafted synthetic examples. These examples are designed to strongly contradict the information we want the model to forget, effectively overwriting the problematic associations in its memory. This works even if you don’t have access to the original data you need to erase.

Think of it like this: you're trying to forget a bad song stuck in your head. Instead of trying to actively suppress it (which rarely works), you blast an even more catchy song. The new song overwrites the old one, effectively erasing it from your mental playlist.

Benefits of Selective Forgetting:

<ul>
<li> Enhanced Data Privacy: Remove sensitive data without compromising the overall model's performance.</li>
<li> Reduced Retraining Costs: Avoid full model retraining, saving significant time and resources.</li>
<li> Improved Model Security: Eliminate vulnerabilities introduced by unintentionally learned patterns.</li>
<li> Adaptable Learning: Enables continuous refinement of AI models based on evolving data landscapes.</li>
<li> Compliance Ready: Supports compliance with data privacy regulations like GDPR.</li>
<li> Scalable Solutions: Works efficiently even with limited access to training data.</li>
</ul>

Practical Tip: One challenge is ensuring the synthetic data accurately targets the information you want to remove without negatively impacting the model's ability to generalize. Rigorous testing and validation with holdout datasets are crucial.

The promise of AI that can truly 'forget' opens exciting possibilities for responsible AI development. By enabling precise data deletion, we pave the way for more secure, compliant, and adaptable machine learning systems. Imagine AI models that can adapt to changing ethical guidelines or quickly unlearn incorrect information, all without massive retraining efforts. This is a crucial step towards trustworthy and responsible AI that respects data privacy and aligns with societal values. Future exploration could include extending this to different data modalities and model architectures.

Related Keywords: machine unlearning, data privacy, few-shot learning, zero-shot learning, synthetic data, model editing, catastrophic forgetting, incremental learning, continual learning, deep learning, neural networks, data security, algorithmic fairness, responsible ai, ethical ai, federated unlearning, privacy-preserving ai, model retraining, AI governance, data deletion, GDPR compliance

يتناول المقال نهجًا جديدًا لمعالجة مشكلة نسيان الذكاء الاصطناعي، حيث قد تحتفظ نماذج الذكاء الاصطناعي عن غير قصد بمعلومات حساسة. تتطلب الطرق التقليدية لحذف هذه البيانات غالبًا إعادة تدريب كاملة للنموذج، وهو ما يعد مكلفًا ويستغرق وقتًا. تتضمن التقنية الجديدة إنشاء 'إشارات نسيان' اصطناعية تساعد النموذج على نسيان أنماط بيانات معينة من خلال تعريضه لأمثلة صناعية تتناقض مع المعلومات غير المرغوب فيها، مما يسمح بإزالة المعرفة المستهدفة دون الحاجة للوصول إلى البيانات الأصلية.

El artículo aborda un nuevo enfoque para tratar el problema de la amnesia de la IA, donde los modelos de IA pueden retener inadvertidamente información sensible. Los métodos tradicionales para eliminar estos datos a menudo requieren un reentrenamiento completo del modelo, lo que es costoso y lleva tiempo. La nueva técnica implica crear 'señales de olvido' artificiales que ayudan al modelo a desaprender patrones de datos específicos al exponerlo a ejemplos sintéticos que contradicen la información no deseada, permitiendo así la eliminación selectiva de conocimientos sin necesidad de acceder a l…

L'article traite d'une nouvelle approche pour résoudre le problème de l'amnésie de l'IA, où les modèles d'IA peuvent involontairement conserver des informations sensibles. Les méthodes traditionnelles pour supprimer ces données nécessitent souvent un réentraînement complet du modèle, ce qui est coûteux et long. La nouvelle technique consiste à créer des 'cues d'oubli' artificiels qui aident le modèle à désapprendre des schémas de données spécifiques en lui présentant des exemples synthétiques qui contredisent les informations indésirables, permettant ainsi une suppression ciblée des connaissan…

The article discusses a novel approach to address the issue of AI amnesia, where AI models may inadvertently retain sensitive information. Traditional methods for deleting such data often require complete retraining of the model, which is costly and time-consuming. The new technique involves creating artificial 'forgetting cues' that help the model unlearn specific data patterns by presenting it with synthetic examples that contradict the unwanted information, allowing for targeted knowledge removal without needing access to the original data.

AI Amnesia: Erasing Knowledge Without a Trace

Baseus' Enercore CG11 travel adapter is one of the better designed ones I've tested, although its best feature isn't immediately apparent.

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Turning materials like wood chips, crop residues and municipal solid waste into fuels and chemicals is important for our country's energy independence.

طور الباحثون نماذج حاسوبية متقدمة تهدف إلى تحسين التنبؤات لعمليات طحن الكتلة الحيوية. تركز هذه الابتكارات على تحويل مواد مثل رقائق الخشب، بقايا المحاصيل، والنفايات الصلبة البلدية إلى وقود ومواد كيميائية قيمة، وهو أمر مهم لتعزيز استقلالية الطاقة في البلاد. من المتوقع أن تعمل النماذج على تحسين كفاءة معالجة الكتلة الحيوية، مما يساهم في حلول الطاقة المستدامة.

Investigadores han desarrollado modelos informáticos avanzados destinados a mejorar las predicciones para los procesos de molienda de biomasa. Esta innovación se centra en convertir materiales como astillas de madera, residuos de cultivos y residuos sólidos municipales en combustibles y productos químicos valiosos, lo que es crucial para mejorar la independencia energética del país. Se espera que los modelos optimicen la eficiencia del procesamiento de biomasa, contribuyendo así a soluciones energéticas sostenibles.

Des chercheurs ont développé des modèles informatiques avancés visant à améliorer les prévisions pour les processus de broyage de la biomasse. Cette innovation se concentre sur la conversion de matériaux tels que les copeaux de bois, les résidus de culture et les déchets solides municipaux en combustibles et produits chimiques précieux, ce qui est crucial pour renforcer l'indépendance énergétique du pays. Les modèles devraient optimiser l'efficacité du traitement de la biomasse, contribuant ainsi à des solutions énergétiques durables.

Researchers have developed advanced computer models aimed at improving predictions for biomass milling processes. This innovation focuses on converting materials such as wood chips, crop residues, and municipal solid waste into valuable fuels and chemicals, which is crucial for enhancing energy independence in the country. The models are expected to optimize the efficiency of biomass processing, thereby contributing to sustainable energy solutions.

Researchers develop computer models for better biomass milling predictions

The most interesting aspect of the latest Even Realities glasses may be their limitations.

I've tried several AI smart glasses (including Meta Ray-Bans) in 2025 - these are the most comfortable

How the current way of training language models destroys any voice (and hope of good writing).

يتناول المقال قيود تقنيات الكتابة بالذكاء الاصطناعي، حيث يجادل بأن الطرق المستخدمة في تدريب نماذج اللغة تقوض إمكانية وجود صوت فريد وكتابة ذات جودة. ويقترح أن تجانس أنماط الكتابة بسبب تدريب الذكاء الاصطناعي قد يؤدي إلى تراجع في التعبير الإبداعي والأصالة في المحتوى المكتوب.

El artículo analiza las limitaciones de las tecnologías de escritura por IA, argumentando que los métodos utilizados para entrenar modelos de lenguaje socavan el potencial de una voz única y una escritura de calidad. Sugiere que la homogeneización de los estilos de escritura debido al entrenamiento de IA podría llevar a un declive en la expresión creativa y la originalidad en el contenido escrito.

L'article aborde les limites des technologies d'écriture par IA, soutenant que les méthodes utilisées pour former les modèles linguistiques sapent le potentiel d'une voix unique et d'une écriture de qualité. Il suggère que l'homogénéisation des styles d'écriture due à la formation par IA pourrait entraîner un déclin de l'expression créative et de l'originalité dans le contenu écrit.

The article discusses the limitations of current AI writing technologies, arguing that the methods used to train language models undermine the potential for unique voice and quality writing. It suggests that the homogenization of writing styles due to AI training could lead to a decline in creative expression and originality in written content.

Interview: Ant Group's open model ambitions

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