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Pesquisadores lançam AI Model Atlas, mapa 3D que reúne mais de 100 mil modelos de IA do Hugging Face

Equipe da Universidade Hebraica de Jerusalém cria ferramenta de visualização interativa que revela a 'árvore genealógica' de mais de 100.000 modelos de IA em um grafo 3D explorável pelo navegador

O mundo da IA conta hoje com centenas de milhares de novos modelos open-source, a ponto de quase ninguém conseguir acompanhar de onde vem cada modelo. Agora, uma equipe de pesquisa liderada por Eliahu Horwitz, da The Hebrew University of Jerusalem, lançou o projeto AI Model Atlas, uma ferramenta de visualização interativa que reúne uma quantidade enorme de modelos de Machine Learning — como mais de 100.000 modelos de NLP (processamento de linguagem natural) da plataforma Hugging Face — e os exibe em um grafo 3D interconectado.

O mapa não se limita a desenhar pontos bonitos representando os modelos: ele também mostra a 'árvore genealógica' (lineage) de cada um, indicando qual modelo foi obtido por Fine-tune (ajuste fino) a partir de qual outro, quais surgiram da fusão (Merge) de vários modelos e quais arquiteturas foram herdadas de quais modelos-base. Os usuários podem clicar, dar zoom e explorar de verdade os clusters de modelos diretamente no navegador, graças à tecnologia de grafos 3D Cosmograph/WebGL.

Por trás do projeto está o conceito de Weight-Space Learning, ou seja, aprender explorando os 'pesos' (weights) de modelos já existentes, em vez de treinar novos modelos do zero. Segundo a equipe, isso pode impulsionar o Model Recycling — o reaproveitamento de modelos antigos para criar novos — reduzindo tanto os custos quanto a energia gasta com treinamentos redundantes.

O projeto tem lastro acadêmico sólido: conta com artigo publicado no arXiv (nº 2503.10633) e já foi apresentado na NeurIPS, uma das principais conferências internacionais de IA, sob o conceito 'We Should Chart an Atlas of All the World's Models', que busca tornar o mapeamento dos modelos de IA do mundo um padrão do setor.