Jeudi, l’Institut Laude a annoncé son premier lot de subventions Slingshots, visant à « faire progresser la science et la pratique de l’intelligence artificielle ».
Conçu comme un accélérateur pour les chercheurs, le programme Slingshots vise à fournir des ressources qui ne seraient pas disponibles dans la plupart des contextes universitaires, qu’il s’agisse de financement, de puissance de calcul ou de support produit et technique. En échange, les destinataires s’engagent à produire un produit final, qu’il s’agisse d’une startup, d’une base de code open source ou d’un autre type d’artefact.
La cohorte initiale est composée de 15 projets, avec un accent particulier sur le problème difficile de l’évaluation de l’IA. Certains de ces projets seront familiers aux lecteurs de TechCrunch, notamment le benchmark de codage en ligne de commande Terminal Bench et la dernière version du projet de longue date ARC-AGI.
D’autres adoptent une nouvelle approche face à un problème d’évaluation établi de longue date. Formula Code, construit par des chercheurs de Caltech et de l’UT Austin, vise à produire une évaluation de la capacité des agents d’IA à optimiser le code existant, tandis que BizBench, basé en Colombie, propose une référence complète pour les « agents d’IA en col blanc ». D’autres subventions explorent de nouvelles structures pour l’apprentissage par renforcement ou la compression de modèles.
Le co-fondateur de SWE-Bench, John Boda Yang, fait également partie de la cohorte, en tant que leader du nouveau projet CodeClash. Inspiré par le succès de SWE-Bench, CodeClash évaluera le code à travers un cadre dynamique basé sur la compétition, ce que Yang espère
« Je pense que les gens qui continuent d’évaluer sur la base de références tierces de base stimulent le progrès », a déclaré Yang à TechCrunch. « Je suis un peu inquiet d’un avenir où les indices de référence deviendront simplement spécifiques aux entreprises. »
