Existem muitos projetos de IA recentemente, olhe para eles um por um, eu olhei para 0g antes e tenho uma compreensão geral de sua estrutura. Hoje estamos olhando para o que é Sentient @SentientAGI. Você descobrirá que os fundadores são diferentes e até mesmo projetos de direções semelhantes terão focos diferentes. O Protocolo Senciente é um protocolo descentralizado que permite à comunidade construir, gerenciar e usar a IA Leal (que se traduz em IA leal, que deve ser o alinhamento da IA, mas seu alinhamento é uma IA alinhada, de propriedade e controlada pela comunidade. Como isso é alcançado? Duas partes: - O segmento de IA, pipeline de IA (gerenciamento de dados, treinamento de fidelidade) e é a base para o desenvolvimento e treinamento de IA de fidelidade. - Parte Blockchain, Governança: Um sistema controlado por um DAO, Propriedade: Uma representação tokenizada da propriedade do modelo/aplicativo, DeFi: Um instrumento financeiro descentralizado. Como a parte da IA se alinha com a comunidade? Ele usou blockchain para coordenar o gerenciamento de dados Gerenciamento de dados: Por meio da filtragem de dados, os dados diretivos ou as recompensas determinadas pela comunidade são cuidadosamente filtrados e projetados para se alinharem às preferências da comunidade. A combinação de dados garante que o modelo seja resistente à manipulação. Os processos de gerenciamento de dados estão enraizados na comunidade. Deixe a comunidade controlar a produção de dados do modelo por meio do modelo de governança. Usuários e criadores de aplicativos podem enviar propostas de ajuste ou melhorias de modelos, enquanto os proprietários de modelos supervisionam a governança por meio de votação descentralizada. Permite que a comunidade contribua, valide e controle os dados de treinamento. Treinamento de fidelidade: Dado o conjunto de dados cuidadosamente selecionado que treina a IA para ser leal e alinhada com os valores da comunidade, o processo de treinamento de fidelidade inclui: Alinhamento robusto: use o ajuste fino supervisionado (SFT) e o aprendizado por reforço (RL) para treinar o alinhamento do modelo. Treinamento de impressão digital: A tecnologia avançada de impressão digital é incorporada ao modelo, e a impressão digital serve como prova de propriedade do modelo, permitindo que a comunidade rastreie as modificações e o uso do modelo, impedindo modificações não autorizadas. Treinamento de controle: implante consultas especiais para manter o controle do modelo. Essas consultas garantem respostas determinísticas a entradas predefinidas, permitindo um controle preciso sobre a saída da IA. Veja esta foto para entender melhor toda a sua estrutura: A outra equipe se concentra em diferenciar o paradigma de serviço de um modelo lucrativo e leal (OML), bem como todo o modelo de openai e deepseek e, em seguida, apresentar os detalhes do OML. Em comparação com @0g_labs a construção de uma infraestrutura técnica descentralizada (incluindo a descentralização do poder de computação para modelos de treinamento, etc.), a Sentient se concentra em alinhar e treinar o modelo com a vontade da comunidade, rotulando a propriedade (tecnologia de impressão digital) e um conjunto de diferentes modelos de inovação (modelo OML) que combinam paradigmas de negócios.