最近は多くの AI プロジェクトがありますが、それらを 1 つずつ見てみましたが、以前に 0g を見ましたが、そのフレームワークについては大まかに理解しています。 今日は、センチエント@SentientAGIとは何かを見ていきます。 創設者は異なり、同じような方向のプロジェクトでも焦点が異なることがわかります。 Sentient Protocol は、コミュニティが Loyal AI を構築、管理、使用できるようにする分散型プロトコルです (これは忠実な AI と訳され、AI のアライメントであるべきですが、彼のアライメントはコミュニティとアライメントされ、所有され、制御される AI です。 それはどのように達成されるのでしょうか? 2つの部分: - AI セグメント、AI パイプライン (データ管理、ロイヤルティ トレーニング) は、ロイヤルティ AI の開発とトレーニングの基礎となります。 - ブロックチェーン部分、ガバナンス:DAOによって制御されるシステム、所有権:モデル/アプリケーションの所有権のトークン化された表現、DeFi:分散型金融商品。 AI の部分はコミュニティとどのように連携していますか? 彼はブロックチェーンを使用してデータ管理を調整しました データ管理: データフィルタリングを通じて、ディレクティブデータまたはコミュニティが決定した報酬が慎重にフィルタリングされ、コミュニティの好みに合わせて設計されます。 データブレンディングにより、モデルは両方の操作に耐性があります。 データ管理プロセスはコミュニティに根ざしています。 コミュニティがガバナンスモデルを通じてモデルのデータ生成を制御できるようにします。 ユーザーとアプリビルダーはモデルのチューニングや改善の提案を提出でき、モデル所有者は分散投票を通じてガバナンスを監督します。 コミュニティがトレーニング データを提供、検証、制御できるようにします。 ロイヤルティトレーニング: AI が忠実でコミュニティの価値観に沿うようにトレーニングする慎重に選択されたデータセットを考えると、ロイヤルティ トレーニング プロセスには次のものが含まれます。 堅牢なアライメント: 教師あり微調整 (SFT) と強化学習 (RL) を使用して、モデルのアライメントをトレーニングします。 指紋トレーニング: 高度なフィンガープリンティング技術がモデルに組み込まれており、フィンガープリントはモデルの所有権の証明として機能するため、コミュニティは不正な変更を阻止しながらモデルの変更と使用状況を追跡できます。 制御トレーニング: モデル制御を維持するための特別なクエリを埋め込みます。 これらのクエリにより、事前定義された入力に対する決定論的な応答が保証され、AI の出力を正確に制御できるようになります。 彼の構造全体をよりよく理解するために、この写真を見てください。 もう一方のチームは、収益性と忠実性 (OML) モデルのサービス パラダイムと、openai と deepseek のモデル全体を差別化し、OML の詳細を紹介することに焦点を当てています。 分散型技術インフラストラクチャの構築 (モデルのトレーニングのためのコンピューティング能力の分散化などを含む) を構築する@0g_labsと比較して、Sentient は、モデルをコミュニティの意志、所有権のラベル付け (指紋技術)、およびビジネス パラダイムを組み合わせた一連のさまざまなイノベーション モデル (OML モデル) に合わせてトレーニングすることに重点を置いています。