Există multe proiecte AI recent, uitați-vă la ele unul câte unul, m-am uitat la 0g înainte și am o înțelegere generală a cadrului său. Astăzi ne uităm la ce este Sentient @SentientAGI. Veți descoperi că fondatorii sunt diferiți și chiar și proiectele cu direcții similare vor avea accente diferite. Sentient Protocol este un protocol descentralizat care permite comunității să construiască, să gestioneze și să utilizeze IA loială (care se traduce prin IA loială, care ar trebui să fie alinierea AI, dar alinierea sa este o IA care este aliniată, deținută și controlată de comunitate. Cum se realizează? Două părți: - Segmentul AI, pipeline AI (managementul datelor, training de loialitate) și este baza pentru dezvoltarea și formarea AI de loialitate. - Partea Blockchain, Guvernanță: Un sistem controlat de un DAO, Proprietate: O reprezentare tokenizată a proprietății modelului/aplicației, DeFi: Un instrument financiar descentralizat. Cum se aliniază partea AI cu comunitatea? A folosit blockchain pentru a coordona gestionarea datelor Managementul datelor: Prin filtrarea datelor, datele directive sau recompensele determinate de comunitate sunt atent filtrate și concepute pentru a se alinia cu preferințele comunității. Combinarea datelor asigură că modelul este rezistent la manipulare. Procesele de gestionare a datelor sunt înrădăcinate în comunitate. Lăsați comunitatea să controleze producția de date a modelului prin modelul de guvernanță. Utilizatorii și constructorii de aplicații pot trimite propuneri pentru reglarea sau îmbunătățirea modelului, în timp ce proprietarii modelelor supraveghează guvernanța prin vot descentralizat. Permite comunității să contribuie, să valideze și să controleze datele de antrenament. Instruire de loialitate: Având în vedere setul de date atent selectat care antrenează AI să fie loial și aliniat la valorile comunității, procesul de formare a loialității include: Aliniere robustă: Utilizați reglarea fină supravegheată (SFT) și învățarea prin întărire (RL) pentru a antrena alinierea modelului. Antrenamentul amprentelor: Tehnologia avansată de amprentare este încorporată în model, iar amprenta servește ca dovadă a proprietății modelului, permițând comunității să urmărească modificările și utilizarea modelului, descurajând în același timp modificările neautorizate. Antrenament de control: Implantați interogări speciale pentru a menține controlul modelului. Aceste interogări asigură răspunsuri deterministe la intrări predefinite, permițând un control precis asupra rezultatelor AI. Uitați-vă la această imagine pentru a înțelege mai bine întreaga sa structură: Cealaltă echipă se concentrează pe diferențierea paradigmei de servicii a unui model profitabil și loial (OML), precum și a întregului model openai și deepseek, apoi pe introducerea detaliilor OML. În comparație cu @0g_labs construind o infrastructură tehnică descentralizată (inclusiv descentralizarea puterii de calcul pentru modelele de antrenament etc.), Sentient se concentrează pe alinierea și antrenarea modelului cu voința comunității, etichetarea proprietății (tehnologia amprentei) și un set de modele diferite de inovare (modelul OML) care combină paradigme de afaceri.