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Second Me publie des dépôts open source sur GitHub, permettant des jumeaux numériques IA entièrement privés et personnalisés

Second Me publie des dépôts open source sur GitHub, permettant des jumeaux numériques IA entièrement privés et personnalisés

MPOSTMPOST2025/06/12 18:48
Par:MPOST

En bref Second Me a ouvert le code source de sa plateforme d'identité IA décentralisée, permettant aux utilisateurs de créer des jumeaux numériques privés et formés localement qui modélisent les traits personnels à utiliser dans des applications contextuelles et des environnements d'IA collaboratifs.

Plateforme d'identité IA open source Deuxième moi a publié ses référentiels sur GitHub, conçus pour améliorer l'automatisation et l'efficacité des flux de travail d'IA. 

Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs de développer un jumeau numérique IA personnalisé en l'entraînant à partir de leurs propres données. Le système est conçu pour modéliser les connaissances, les habitudes de communication et les préférences personnelles d'un utilisateur afin de produire un agent IA fidèle à ses caractéristiques individuelles. Il fonctionne entièrement sur des appareils locaux, tels que des ordinateurs portables personnels, garantissant ainsi une confidentialité totale et un contrôle total de l'utilisateur sur le processus d'entraînement et les données générées.

Mindverse lance Second Me : le premier réseau d'IA open source.

Principaux avantages:
1. Entraînez votre IA
2. Augmentez votre intelligence
3. Connectez-vous à un réseau d'entités d'IA
4. 100 % de confidentialité et de contrôle

Voici comment ils l'ont fait ⬇️ pic.twitter.com/N5kpKZvN8R

— Second Me (@SecondMe_AI1) 20 mars 2025

Second Me fonctionne comme une couche d'identité IA décentralisée, permettant aux utilisateurs de garder le contrôle de leurs données tout en interagissant au sein d'un réseau plus vaste d'agents IA. Formée et hébergée localement, elle permet à chaque utilisateur de gérer ses propres instances IA sans compromettre la confidentialité, tout en restant interopérable à l'échelle mondiale.

Ce système est conçu pour servir de base aux développeurs, aux praticiens de l'IA et aux experts du domaine afin d'étendre les capacités cognitives aux environnements numériques. Il fonctionne à la fois comme une interface d'IA personnelle et comme un cadre pour la création d'applications contextuelles et liées à l'identité.

Les principales fonctionnalités de la plateforme incluent la possibilité d'entraîner des agents IA avec des informations spécifiques à l'utilisateur grâce à la modélisation hiérarchique de la mémoire et à un algorithme propriétaire d'alignement de l'intelligence artificielle. Ces mécanismes permettent à chaque instance de développer une compréhension contextuelle de l'individu qu'elle représente, favorisant ainsi des réponses précises et personnalisées.

Les capacités de déploiement permettent aux utilisateurs de lancer leur identité IA à partir de machines locales sur un réseau décentralisé, où les autorisations régissent les interactions et le partage de contexte avec des applications ou des services tiers.

La plateforme permet également le développement d'applications incluant un changement de rôle dynamique pour une représentation sensible au contexte et des environnements collaboratifs dans lesquels plusieurs agents d'IA, appelés « Second Mes », interagissent pour échanger des idées ou co-créer des solutions.

Contrairement aux services d'IA centralisés, Second Me privilégie la confidentialité et l'autonomie, en gardant les données de formation et les modèles d'identité entièrement sous le contrôle de l'utilisateur.

Second Me présente le contrôle de version, des améliorations de performances et des fonctionnalités supplémentaires

Dans le cadre de son développement continu, Second Me renforce sa position d'infrastructure open source pour les systèmes d'identité basés sur l'IA. La feuille de route de la plateforme comprend plusieurs mises à jour techniques récentes, telles qu'un système de contrôle de version perfectionné visant à gérer plus efficacement les différentes itérations de la mémoire et des états d'identité. De plus, des pipelines de formation continue sont mis en place pour garantir l'évolution progressive des agents d'IA grâce à l'intégration de nouvelles données mémoire.

Les améliorations au niveau du système ciblent des domaines tels que l'efficacité de l'inférence, la précision de l'alignement des modèles et les mises à niveau de l'architecture des modèles sous-jacents. Ces mises à jour visent à améliorer la fiabilité et les performances des agents déployés.

En outre, des capacités basées sur le cloud sont explorées pour soutenir la formation et le déploiement de modèles, offrant aux utilisateurs une alternative à l’infrastructure locale et réduisant la charge de calcul généralement requise sur les appareils personnels.

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Avertissement : le contenu de cet article reflète uniquement le point de vue de l'auteur et ne représente en aucun cas la plateforme. Cet article n'est pas destiné à servir de référence pour prendre des décisions d'investissement.

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