Les projets d'IA sont très nombreux récemment, examinons-les un par un. J'ai déjà regardé 0g et j'ai une idée générale de son cadre. Aujourd'hui, je vais voir ce qu'est Sentient @SentientAGI. Vous remarquerez la différence entre les fondateurs, même pour des projets similaires, les points d'accent peuvent être très différents. Sentient Protocol est un protocole décentralisé qui permet à la communauté de construire, gérer et utiliser Loyal AI (traduit par IA loyale, cela devrait correspondre à l'alignement de l'IA, mais son alignement est une IA qui reste en accord avec la communauté, possédée et contrôlée par la communauté). Comment cela est-il réalisé ? Deux parties : - La partie intelligence artificielle, le pipeline AI (gestion des données, formation à la loyauté) et constitue la base pour le développement et l'entraînement de l'IA loyale. - La partie blockchain, gouvernance : un système contrôlé par DAO, propriété : représentation tokenisée de la propriété des modèles/applications, DeFi : outils financiers décentralisés. Comment la partie intelligence artificielle parvient-elle à aligner la communauté ? Elle utilise la blockchain pour coordonner la gestion des données. Gestion des données : Grâce à un filtrage des données, les données d'instructions ou les récompenses déterminées par la communauté sont soigneusement filtrées et conçues pour correspondre aux préférences de la communauté. Mélange de données, garantissant que le modèle résiste à la manipulation. Le processus de gestion des données est ancré dans la communauté. Grâce à un modèle de gouvernance, la communauté contrôle la production de données du modèle. Les utilisateurs et les constructeurs d'applications peuvent soumettre des propositions d'ajustement ou d'amélioration du modèle, tandis que les propriétaires du modèle supervisent la gouvernance par un vote décentralisé. Cela permet à la communauté de contribuer, de valider et de contrôler les données d'entraînement. Formation à la loyauté : Étant donné le jeu de données soigneusement sélectionné, l'IA est formée pour être loyale et alignée avec les valeurs de la communauté. Le processus de formation à la loyauté comprend : Alignement robuste : utilisation de l'ajustement supervisé (SFT) et de l'apprentissage par renforcement (RL) pour entraîner le modèle à s'aligner. Formation par empreinte : des technologies avancées de reconnaissance d'empreintes sont intégrées dans le modèle, l'empreinte servant de preuve de propriété du modèle, permettant à la communauté de suivre les modifications et l'utilisation du modèle, tout en empêchant les modifications non autorisées. Contrôle de l'entraînement : intégration de requêtes spéciales pour maintenir le contrôle du modèle. Ces requêtes garantissent des réponses déterministes aux entrées prédéfinies, permettant un contrôle précis des sorties de l'IA. Regardez cette image pour mieux comprendre toute sa structure : D'autres équipes se concentrent sur un paradigme de service de modèle rentable et loyal (OML), et se différencient de modèles fermés (openai) et de modèles à poids ouverts (deepseek). Je présenterai plus tard les détails de l'OML. Comparé à @0g_labs qui construit une infrastructure technique décentralisée (y compris la décentralisation de la puissance de calcul pour l'entraînement des modèles, etc.), Sentient se concentre davantage sur l'alignement et l'entraînement de la volonté de la communauté dans le modèle, en marquant la propriété (technologie d'empreinte), un ensemble de modèles d'innovation différents combinant paradigmes commerciaux (modèle OML).