感知研究者聚焦：Edoardo Contente 作为最早加入团队的研究者之一，@edoardocontente 在普林斯顿大学获得物理学学士学位，发表了关于扩展深度学习理论框架以分析基于注意力的Transformer模型的初始化行为和隐性偏见的毕业论文，提供了一个模块化蓝图和扰动分析，将一般深度学习理论与现代Transformer架构的特定动态联系起来。 在继续并完成普林斯顿大学电气与计算机工程硕士学位后，Edoardo 加入了Sentient，并在多个研究方向上工作——OML 1.0、开放深度搜索，以及最近关于指纹鲁棒性的另一篇论文。

加入我们，与Sentient联合创始人@sandeepnailwal进行现场问答🎙️ 他将深入探讨Sentient的开放和去中心化的AI愿景，回答社区的问题，并分享Sentient的未来计划。 在下面发布你的问题——我们会为问答排队！ 🗓️ 10月27日 ⏰ 太平洋时间上午10点

感知研究者聚焦：Pramod Viswanath 作为Sentient的联合创始人以及普林斯顿大学电气与计算机工程教授，@viswanathpramod的研究涵盖信息理论、密码学和学习理论，重点在于使开放模型可验证、可归属和可控。 他帮助定义了OML范式——开放模型的所有权、控制和对齐——并共同领导了OML 1.0（指纹识别），展示了大规模、保留效用的模型归属。 他曾在伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）工作，现在在普林斯顿大学，因在信息理论和密码学方面的基础性贡献而在学术界广受认可，并将这些理论转化为开源AI的实践。 除了OML，他还推动了严格的现场规模评估，并正式化了将密码学问责、许可经济和对齐结合成一个以受托人优先为核心的开放模型框架的治理原语。