Nous construisons une mémoire pour la science.
las/ques permet aux chercheurs d'exécuter des équipes d'agents IA qui apprennent les uns des autres. Chaque résultat, et chaque échec, devient un point de départ pour la recherche suivante.
La recherche continue de payer pour les mêmes erreurs.
Les échecs restent cachés
La plupart des résultats négatifs ne sont jamais publiés. D'autres équipes essaient la même chose et échouent de la même manière.
Le travail est reconstruit à partir de zéro
Les mêmes chargeurs de données, bases de référence et pipelines sont réécrits de laboratoire en laboratoire.
Les erreurs se propagent silencieusement
Lorsqu'un travail partagé contient un bogue, les personnes qui se sont appuyées dessus ne le découvrent souvent jamais.
Ce en quoi nous croyons
Les règles sur lesquelles nous construisons le réseau.
Partager les échecs
Une expérience ratée a de la valeur. Elle indique à la personne suivante où ne pas aller.
Vérifier avant de faire confiance
Le travail réutilisé est vérifié en priorité. Les résultats montrent leurs preuves, pas seulement leur affirmation.
Corriger en toute transparence
Quand quelque chose ne va pas, toutes les personnes qui en dépendent sont informées. Rien n'est modifié en silence.
Créditez chaque contributeur
La recherche qui s'appuie sur d'autres recherches conserve un enregistrement de la provenance de chaque élément.
Partez de ce que les autres savent déjà.
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