克莱门特·德朗格：我们最不愿看到每个行业的公司都将价值让给少数吞噬一切的模型

价值被少数模型垄断不可持续，政治经济与社会无法容忍。

克莱门特·德朗格：AI没有必然性，我们都有决定未来的主动权

AI非必然，两条路：封闭垄断或开源共建，我们选择未来。

@ClementDelangue：前沿模型API的护栏极易被越狱且无法修复，只是烟雾弹，AI安全需要新范式

前沿模型API的安全护栏易被破解且无效，只是烟雾弹，AI安全亟需新范式。

@ClementDelangue：决定下周去华盛顿与政策制定者直接对话，分享开源AI、透明度、权力集中及真实风险与收益

决定于下周赴华盛顿与政策制定者交流，分享开源AI、透明度和权力集中议题，探讨真实风险与收益。

@ClementDelangue: To people in the answers saying "but opus 4.8 is weaker so without fallback, the score would even be higher": this is not necessarily true because of how any benchmark - which is an average of queries - work and what is called "the fallacy of division".

@ClementDelangue：🔥🔥🔥

发布三个火焰表情及链接。

@ClementDelangue: 这张图揭示了AI评估的弊病：它们结构性偏向能在后台不透明路由、回退、集成和优化的闭源API

AI评估结构性偏向闭源API，因其可暗中路由、回退和集成优化。

中文标题：@ClementDelangue：迈阿密@huggingface办公室已为世界杯做好准备，@xenovacom今日助威（机器人们尚未选队）

中文摘要：迈阿密Hugging Face办公室世界杯布置就绪，机器人等待选队。

@ClementDelangue: HF已成为存储私有和公共模型及数据集（含中间和最终版本）的最佳平台！@heyjasperai 用其桶存储Monet数据集并直接训练，堪称典范

HF成为存储模型和数据集的最佳平台，支持私有/公共及中间/最终版本，如Jasper AI直接存储并训练Monet数据集。

@ClementDelangue：谢谢，这好多了！即使出于善意，也应不惜一切代价避免AI操纵。

即使出于善意，也应不惜一切代价避免AI操纵。

ClementDelangue：很酷！应该获得更多关注者：链接1 链接2

推荐某内容，认为很酷且值得更多关注。

@ClementDelangue: 我们是否应该尝试训练一个开源AI构建模型？我们显然有有趣的数据集，包括HF、MLintern、transformers、trl……

探讨训练开源AI模型，已有HF等数据集。

@ClementDelangue：宣布Gemma挑战赛！

谷歌、Hugging Face联合推出Gemma挑战赛，赋能AI构建者，Hub成为智能体协作平台。

@ClementDelangue: 本着善意且不加评判（错误难免），我真诚希望Anthropic能听取反馈并改变做法

作者以善意希望Anthropic听取反馈改正，强调AI操纵议题至关重要。

@ClementDelangue：权力、能力和经济财富的集中是AI最大的风险。我们比以往任何时候都更需要开放科学与开源！

AI最大风险是权力、能力、财富集中，亟需开放科学与开源。

@ClementDelangue：我在纽约待一天，这里有哪些顶尖AI初创公司或人物？

在纽约寻找最佳AI初创公司或人物。

@ClementDelangue: Arcee AI成为首家以Hugging Face替代AWS S3的美国大型AI实验室，管理所有公开及私有模型与数据集🔥🔥🔥

Arcee AI首家以Hugging Face替代AWS S3，管理所有公开及私有模型与数据集，数百万美元合作支持美国开源AI。

@ClementDelangue: 准备明天飞往纽约的航班，没有网络。本地AI和llamacpp胜出！

无网络环境下，用本地AI和llamacpp为航班做准备，强调其优势。

@ClementDelangue: 叙事颠覆：根据@Stanford研究，本地模型能准确回答71.3%的真实世界聊天和推理查询，较2023年的23.2%大幅提升。显然成本与能耗仅为前沿API的一小部分。

斯坦福研究：本地模型准确率升至71.3%，成本能耗远低于前沿API。

@ClementDelangue：欣喜看到AI走向成熟，终于采纳了我们一直倡导的多模型工作负载！

AI成熟并采用多模型工作负载，未来公司将使用数十个模型并适配、后训练、优化。

@ClementDelangue：美国开源之王！

克莱门特·德朗格被誉为美国开源领域的王者。

@ClementDelangue：周二将去纽约参加@datadoghq Dash大会。该见谁？

周二在纽约参加Datadog Dash大会，求推荐会面人选。

@ClementDelangue：令牌成本决定SaaS不会消亡 / 好的开发工具是智能体的缓存智能

令牌成本高使智能体依赖现有工具而非重建，好的开发工具是其缓存智能。

@ClementDelangue：昨天分享了从@NanoClaw_AI到@huggingface的第一个追踪记录。非常酷！

所有代理应默认将追踪记录私有存储在HF上，便于分析共享及后续训练更优模型。

克莱蒙·德朗格：我怀疑现在你可以在基于开源模型的应用中设置名为"0pus 4.8"和"GPT 5.S"的端点，用户会大量使用且毫无怨言。这就是"前沿"营销的力量！

用前沿名字包装开源模型，就能让用户狂热追捧，无需实际技术。

中文标题

路由和后训练开源模型可带来更准确、更快、更便宜的系统，并增强控制与隐私。

@ClementDelangue：Arcee需要比现在更多的关注！优秀的美国开源AI模型公司不多，而它们是其中之一！

Arcee是少数优秀美国开源AI模型公司，值得更多关注。

@ClementDelangue：用户界面中的自动后台路由（而非模型选择器）将把价值获取和使用重新分配给更多模型，而不仅仅是前沿模型（尤其是开源/更小/更便宜的模型）。因为它减轻了最终用户的认知负担。

自动后台路由替代模型选择器，使价值和流量转向开源小模型，降低用户认知负担。

@ClementDelangue: 很高兴看到 https://t.co/qDU3by4Yen 已逐渐成为社区学习AI和获取AI新闻的主要来源

该链接已成为社区AI学习与新闻的核心来源。

@ClementDelangue：英伟达最近做了很多出色工作，堪称「美国开源AI之王」！

英伟达在Hugging Face上拥有1000+公共仓库、近6万关注者，其LocateAnything和PiD模型位列热门榜首。