重新定义开源AI的背后：解析模型开放框架的理论

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“ 导读 上周六发布了 开源AI定义的重要进度 ，开源倡议协会发布了开源AI定义的v0.0.9版本，以模型的可复现性为核心来设定开源AI各个组件的开放方式。 本文《THE MODEL OPENNESS FRAMEWORK: PROMOTING COMPLETENESS AND OPENNESS FOR REPRODUCIBILITY, TRANSPARENCY, AND USABILITY IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE》构建的模型开放性框架，正是开源AI定义设定开放程度背后的理论框架。 模型开放性框架是一个分级分类系统，根据开放科学的原则，评估机器学习模型的完整性和开放性，并提供模型开放性工具（Model Openness Tool, MOT），用于评估ML模型是否符合模型开放性框架（MOF）原则。 摘要 本文介绍了“模型开放性框架”（Model Openness Framework, MOF），旨在促进人工智能领域中机器学习模型的完整性和开放性，以实现可复制性、透明度和可用性。MOF是一个分级分类系统，根据开放科学的原则，评 ………………………………