Model Rio-3.5-Open-397B okazał się 60% Nex i 40% Qwen. Po usunięciu komunikatu systemowego identyfikuje się jako Nex w 79% przypadków.
Źródło zdjęcia: GitHub
Brazylijska firma IplanRIO przedstawiła model Rio-3.5-Open-397B jako własne dzieło, jednak zespół Nex-AGI udowodnił, że jest to jedynie połączenie ich modelu z Qwen3.5–397B-A17B. Analiza przedstawiona w oficjalnym zgłoszeniu na GitHubie ujawnia, że Rio składa się w 60% z modelu Nex i w 40% z Qwen, bez dowodów na jakiekolwiek własne trenowanie.
Zespół Nex-AGI przedstawił szczegółowe dowody na to, że model Rio nie jest oryginalnym dziełem. Po usunięciu zakodowanego komunikatu systemowego „You are Rio”, model w 79% przypadków identyfikuje się jako „Nex, from Nex-AGI” i recytuje słowo w słowo historię organizacji Nex-AGI. Co więcej, żaden element modelu nie identyfikuje się jako „Rio”.
Zespół Nex-AGI przeprowadził szczegółową analizę techniczną modelu Rio, która ujawniła niepodważalne dowody na to, że jest to połączenie istniejących modeli. Każdy tensor wagowy w modelu Rio wykazuje dokładnie tę samą proporcję 0,6 Nex i 0,4 Qwen we wszystkich 60 warstwach sieci neuronowej.
Według analizy, różnica między wagami Rio a teoretycznym połączeniem Nex i Qwen wynosi tysiące odchyleń standardowych, co statystycznie wyklucza możliwość przypadkowego podobieństwa. Zespół podkreśla, że inne modele po fine-tuningu nie mogą być wytłumaczone jako proste interpolacje między bazowymi modelami.
Najbardziej wymownym dowodem jest zachowanie samego modelu Rio po usunięciu zakodowanego komunikatu systemowego. Bez tej „maski” model konsekwentnie identyfikuje się jako produkt Nex-AGI, przywołując szczegółową historię tej organizacji.
Test przeprowadzony na wdrożonym modelu pokazał, że w 79% przypadków model przedstawia się jako „Nex, from Nex-AGI”, podczas gdy nigdy nie identyfikuje się spontanicznie jako „Rio”. To wskazuje, że jedynym sposobem, w jaki model „wie”, że jest Rio, jest zakodowany komunikat systemowy.
Sprawa Rio-3.5-Open-397B pokazuje rosnący problem w branży sztucznej inteligencji, gdzie niektóre organizacje mogą przedstawiać połączenia istniejących modeli jako własne innowacje. Zespół Nex-AGI udostępnił swoje dowody publicznie, umożliwiając społeczności weryfikację ich ustaleń i wyciągnięcie własnych wniosków.
Przypadek ten podkreśla znaczenie transparentności w rozwoju modeli AI i potrzebę dokładnej weryfikacji pochodzenia modeli prezentowanych jako oryginalne dzieła.

Nowe badanie analizuje różnice w reprezentacjach wewnętrznych między modelami trenowanymi uczeniem ze wzmocnieniem a nadzorowanym.

OpenAI wprowadza Presence — nową usługę dla przedsiębiorstw, która ma rozwiązać problem niezawodnego działania agentów AI w środowiskach produkcyjnych.
Śledztwo ujawniło, że portal Acutus to w pełni zautomatyzowany serwis AI generujący artykuły wspierające OpenAI i atakujący krytyków branży sztucznej inteligencji.