AI項目最近很多，一個個看看，之前看了0g，對其框架有個大概的了解。今天再看看什麼是 Sentient @SentientAGI。你會發現創始人的不同，即使類似方向的項目，側重點也會很不同。 Sentient Protocol 是一個去中心化的協議，允許社區構建、管理和使用Loyal AI（翻譯成忠誠的AI，這個應該就是AI的對齊，只是他的對齊是一種與社區保持一致、由社區擁有和控制的AI。 如何實現的呢？ 兩部分： -人工智能部分，AI流水線（數據管理，忠誠度培訓）和是開發和訓練忠誠AI的基礎。 -區塊鏈部分，治理：由 DAO 控制的系統，所有權：模型/應用所有權的標記化表示，DeFi：去中心化金融工具。 人工智能部分如何做到對齊社區呢？他使用了區塊鏈來協調數據管理。 數據管理： 通過數據過濾，指令數據或社區確定的獎勵經過仔細過濾和設計，以符合社區偏好。數據混合，確保模型既能抵抗操縱。 數據管理流程植根於社區。通過治理模式讓社區來控制模型的數據生產。用戶和應用程序構建者可以提交模型調整或改進提案，而模型所有者則通過去中心化投票監督治理。允許社區貢獻、驗證和控制訓練數據。 忠誠度培訓： 鑑於精心挑選的數據集，訓練AI使其忠誠並與社區價值觀保持一致，忠誠度訓練流程包括： 穩健對齊：使用監督微調 (SFT) 和強化學習 (RL) 來訓練模型對齊。指紋訓練：先進的指紋識別技術嵌入模型中，指紋作為模型所有權的證明，使社區能夠追蹤模型的修改和使用情況，同時阻止未經授權的修改。 控制訓練：植入特殊查詢以維持模型控制。這些查詢確保對預定義輸入做出確定性的響應，從而實現對 AI 輸出的精確控制。 看這張圖能更好的理解他的整個結構： 另外的團隊重心都是一種可盈利和忠誠（OML）模型服務範式，和閉源模型（openai），開放權重模型（deepseek）的整個模式上進行差異化，後續在介紹OML的細節。 相比@0g_labs 在構建去中心化的技術基礎設施（包括訓練模型的算力去中心化等），Sentient更側重在模型進行社區意志對齊和訓練，標註所有權（指紋技術），的一套結合商業範式的不同創新模式（OML模式）。