Informe de investigación de AI Layer1: buscando la tierra fértil para DeAI en la cadena
La inteligencia artificial está cambiando nuestro mundo a una velocidad sin precedentes. Sin embargo, el desarrollo actual de la industria de la IA enfrenta numerosos desafíos: la concentración alta de tecnología y recursos, los problemas de privacidad y seguridad de los datos son prominentes, el costo de entrenamiento de modelos es elevado, y los sistemas de IA carecen de credibilidad y transparencia, entre otros. La tecnología de blockchain, gracias a sus características descentralizadas, transparentes y resistentes a la censura, ofrece nuevas posibilidades para el desarrollo sostenible de la industria de la IA.
Para lograr verdaderamente la visión de una IA descentralizada, que la blockchain pueda soportar aplicaciones de IA a gran escala de manera segura, eficiente y democrática, y competir en rendimiento con las soluciones centralizadas, necesitamos diseñar una blockchain Layer1 hecha a medida para la IA. Esto proporcionará una base sólida para la innovación abierta de la IA, la gobernanza democrática y la seguridad de los datos, impulsando el próspero desarrollo del ecosistema de IA descentralizada.
Este artículo presentará en detalle seis proyectos representativos de AI Layer1, incluyendo Sentient, Sahara AI, Ritual, Gensyn, Bittensor y 0G, sistematizando los últimos avances en el campo, analizando el estado de desarrollo de los proyectos y discutiendo las tendencias futuras.
Sentient: Construyendo un modelo de IA descentralizado de código abierto y leal
Resumen del proyecto
Sentient es una plataforma de protocolo de código abierto que está desarrollando una blockchain de IA Layer1 ( en su fase inicial como Layer 2, que luego se migrará a Layer 1). A través de la combinación de AI Pipeline y tecnología blockchain, se construirá una economía de inteligencia artificial descentralizada. Su objetivo central es resolver los problemas de propiedad de modelos, seguimiento de llamadas y distribución de valor en el mercado LLM centralizado a través del marco "OML" (, abierto, rentable y leal, permitiendo que los modelos de IA logren una estructura de propiedad en cadena, transparencia en las llamadas y distribución de valor. La visión de Sentient es permitir que cualquier persona pueda construir, colaborar, poseer y monetizar productos de IA, promoviendo así un ecosistema de red de agentes de IA justo y abierto.
El equipo de Sentient Foundation reúne a los mejores expertos académicos, emprendedores de blockchain e ingenieros de todo el mundo, dedicándose a construir una plataforma de AGI impulsada por la comunidad, de código abierto y verificable. Los miembros clave incluyen al profesor Pramod Viswanath de la Universidad de Princeton y al profesor Himanshu Tyagi del Instituto Indio de Ciencia, responsables de la seguridad y la privacidad de la IA, mientras que Sandeep Nailwal, cofundador de Polygon, lidera la estrategia blockchain y el diseño ecológico. Los antecedentes de los miembros del equipo abarcan empresas reconocidas como Meta, Coinbase, Polygon, así como universidades de primer nivel como la Universidad de Princeton y el Instituto Indio de Tecnología, cubriendo campos como AI/ML, NLP y visión por computadora, trabajando juntos para impulsar la implementación del proyecto.
Como un proyecto de segunda empresa de Sandeep Nailwal, cofundador de Polygon, Sentient llegó con un halo desde su creación, contando con una rica variedad de recursos, contactos y reconocimiento en el mercado, lo que proporciona un fuerte respaldo para el desarrollo del proyecto. A mediados de 2024, Sentient completó una ronda de financiamiento de semillas de 85 millones de dólares, liderada por Founders Fund, Pantera y Framework Ventures, con otros fondos de inversión como Delphi, Hashkey y Spartan, entre decenas de otras VC reconocidas.
) diseño de arquitectura y capa de aplicación
Capa de infraestructura
Arquitectura Central
La arquitectura central de Sentient está compuesta por dos partes: el AI Pipeline ### y el sistema de blockchain.
El canal de IA es la base para el desarrollo y entrenamiento de los artefactos de "IA leal", que incluye dos procesos centrales:
Curación de datos ( Data Curation ): un proceso de selección de datos impulsado por la comunidad, utilizado para la alineación del modelo.
Entrenamiento de Lealtad(Loyalty Training): Asegurar que el modelo mantenga un proceso de entrenamiento coherente con la intención de la comunidad.
El sistema de blockchain proporciona transparencia y control descentralizado para los protocolos, asegurando la propiedad de los artefactos de IA, el seguimiento de su uso, la distribución de ingresos y la gobernanza justa. La arquitectura específica se divide en cuatro capas:
Capa de almacenamiento: almacenar los pesos del modelo y la información de registro de huellas dactilares;
Capa de distribución: entrada de llamada al modelo controlado por el contrato de autorización;
Capa de acceso: verifica si el usuario está autorizado a través de la prueba de permisos.
Capa de incentivos: el contrato de enrutamiento de ingresos asignará el pago a los entrenadores, implementadores y validadores en cada llamada.
(## Marco del modelo OML
El marco OML ) es abierto Open, monetizable Monetizable, leal Loyal ###, y es el concepto central propuesto por Sentient, diseñado para proporcionar una protección de propiedad clara y mecanismos de incentivo económico para modelos de IA de código abierto. Al combinar tecnología on-chain y criptografía nativa de IA, presenta las siguientes características:
Openidad: el modelo debe ser de código abierto, con código y estructura de datos transparentes, para facilitar la reproducción, auditoría y mejora por parte de la comunidad.
Monetización: cada vez que se llama al modelo, se activa un flujo de ingresos, el contrato en cadena distribuirá los ingresos a los entrenadores, desplegadores y validadores.
Lealtad: El modelo pertenece a la comunidad de contribuyentes, la dirección de la actualización y la gobernanza son decididas por el DAO, y su uso y modificación están controlados por mecanismos criptográficos.
(## AI-nativo Criptografía)
La criptografía nativa de IA utiliza la continuidad de los modelos de IA, la estructura de variedades de baja dimensión y las características diferenciables de los modelos, para desarrollar un mecanismo de seguridad ligero "verificable pero no removible". Su tecnología central es:
Inserción de huellas digitales: durante el entrenamiento se inserta un conjunto de pares clave-valor de consulta-respuesta ocultos para formar la firma única del modelo;
Protocolo de verificación de propiedad: Verificar si la huella digital se conserva mediante un detector de terceros ###Prover( en forma de consulta.
Mecanismo de llamada con licencia: antes de la llamada, se debe obtener el "certificado de autorización" emitido por el propietario del modelo, y el sistema luego autoriza al modelo a decodificar la entrada y devolver la respuesta precisa.
Este método permite realizar "llamadas autorizadas basadas en el comportamiento + verificación de pertenencia" sin el costo de recifrado.
)## Marco de ejecución seguro y de derechos de modelo
Sentient actualmente utiliza Melange mezcla de seguridad: combinación de verificación de huellas dactilares, ejecución TEE y contratos en cadena. El método de huellas dactilares se implementa en OML 1.0 como línea principal, enfatizando la idea de "seguridad optimista (Optimistic Security)", es decir, se asume la conformidad y se puede detectar y castigar en caso de incumplimiento.
El mecanismo de huellas dactilares es la implementación clave de OML, que a través de la inserción de pares de "pregunta-respuesta" específicos, permite al modelo generar una firma única durante la fase de entrenamiento. A través de estas firmas, los propietarios del modelo pueden verificar la pertenencia, evitando copias y comercializaciones no autorizadas. Este mecanismo no solo protege los derechos de los desarrolladores del modelo, sino que también proporciona un registro on-chain rastreable del comportamiento de uso del modelo.
Además, Sentient lanzó el marco de computación Enclave TEE, que utiliza entornos de ejecución confiables ### como AWS Nitro Enclaves ( para asegurar que los modelos solo respondan a solicitudes autorizadas, previniendo el acceso y uso no autorizados. Aunque TEE depende del hardware y presenta ciertos riesgos de seguridad, sus ventajas de alto rendimiento y tiempo real lo convierten en la tecnología central para el despliegue actual de modelos.
En el futuro, Sentient planea introducir pruebas de conocimiento cero )ZK( y cifrado homomórfico )FHE(, para mejorar aún más la protección de la privacidad y la verificabilidad, proporcionando soluciones más maduras para la implementación descentralizada de modelos de IA.
![Biteye y PANews publican conjuntamente un informe de investigación sobre AI Layer1: buscando la tierra fértil para DeAI on-chain])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f4a64f13105f67371db1a93a52948756.webp(
) capa de aplicación
Actualmente, los productos de Sentient incluyen principalmente la plataforma de chat descentralizada Sentient Chat, la serie de modelos de código abierto Dobby y el marco AI Agent.
(# Modelo de la serie Dobby
SentientAGI ha lanzado múltiples modelos de la serie "Dobby", principalmente basados en el modelo Llama, enfocados en valores de libertad, descentralización y apoyo a las criptomonedas. Entre ellos, la versión leashed tiene un estilo más restringido y racional, adecuada para escenarios de salida estable; la versión unhinged tiende a ser libre y audaz, con un estilo de conversación más rico. El modelo Dobby ya ha sido integrado en múltiples proyectos nativos de Web3, como Firework AI y Olas, y los usuarios también pueden interactuar directamente con estos modelos en Sentient Chat. Dobby 70B es el modelo más descentralizado de la historia, con más de 600,000 propietarios ) que poseen el NFT de huella Dobby, quienes también son copropietarios de este modelo ###.
Sentient también planea lanzar Open Deep Search, un sistema de agente de búsqueda que intenta superar a ChatGPT y Perplexity Pro. Este sistema combina las funciones de búsqueda de Sensient ### como la reformulación de consultas, el procesamiento de documentos ( y agentes de razonamiento, mejorando la calidad de la búsqueda a través de LLMs de código abierto ) como Llama 3.1 y DeepSeek (. En el benchmark de Frames, su rendimiento ha superado a otros modelos de código abierto, incluso acercándose a algunos modelos de código cerrado, mostrando un gran potencial.
)# Chat Sentiente: integración de chat descentralizado y agente AI on-chain
Sentient Chat es una plataforma de chat descentralizada que combina modelos de lenguaje de código abierto de gran escala ( como la serie Dobby ) con un avanzado marco de agentes de razonamiento, que admite la integración de múltiples agentes y la ejecución de tareas complejas. Los agentes de razonamiento integrados en la plataforma pueden realizar búsquedas, cálculos, ejecuciones de código y otras tareas complejas, proporcionando a los usuarios una experiencia de interacción eficiente. Además, Sentient Chat también admite la integración directa de agentes on-chain, que actualmente incluyen el agente de astrología Astro247, el agente de análisis de criptomonedas QuillCheck, el agente de análisis de billeteras Pond Base Wallet Summary y el agente de guía espiritual ChiefRaiin. Los usuarios pueden seleccionar diferentes agentes inteligentes para interactuar según sus necesidades. Sentient Chat se utilizará como una plataforma de distribución y coordinación de agentes. Las preguntas de los usuarios pueden ser enrutadas a cualquier modelo o agente integrado para proporcionar los mejores resultados de respuesta.
Marco del Agente AI
Sentient ofrece dos grandes marcos de Agentes de IA:
Sentient Agent Framework: un marco ligero y de código abierto, enfocado en automatizar tareas web a través de instrucciones en lenguaje natural ( como buscar, reproducir videos ). El marco soporta la construcción de agentes que poseen percepción, planificación, ejecución y retroalimentación en un ciclo cerrado, adecuado para el desarrollo ligero de tareas web off-chain.
Agente Social Sentiente: sistema de IA desarrollado para plataformas sociales ### como Twitter, Discord y Telegram (, que soporta interacción automatizada y generación de contenido. A través de la colaboración de múltiples agentes, este marco puede entender el entorno social y proporcionar a los usuarios una experiencia social más inteligente, además de poder integrarse con el Marco de Agentes Sentientes, ampliando aún más sus escenarios de aplicación.
) ecosistema y formas de participación
El Programa Sentient Builder actualmente cuenta con un plan de financiación de 1 millón de dólares, destinado a incentivar a los desarrolladores a utilizar su kit de desarrollo para construir agentes de IA que se conecten a través de la API de Sentient Agent y que puedan operar en el ecosistema de Sentient Chat. Los socios del ecosistema anunciados en el sitio web de Sentient abarcan equipos de proyectos en múltiples campos de Crypto AI.
Además, Sentient Chat se encuentra actualmente en la fase de prueba y se requiere un código de invitación para acceder a la lista blanca; los usuarios normales pueden enviar una solicitud para la lista de espera. Según la información oficial, ya hay más de 50,000 usuarios y 1,000,000 registros de consultas. Hay 2,000,000 de usuarios en la lista de espera para unirse a Sentient Chat.
( Desafíos y perspectivas
Sentient se enfoca en el modelo, dedicándose a resolver los problemas centrales de desalineación y falta de confianza que enfrentan los grandes modelos de lenguaje )LLM###. A través del marco OML y la tecnología blockchain, proporciona una estructura clara de propiedad, seguimiento de uso y restricciones de comportamiento para el modelo, promoviendo en gran medida el desarrollo de modelos descentralizados y de código abierto.
Con el apoyo de recursos del cofundador de Polygon, Sandeep Nailwal, así como el respaldo de los principales VC y socios del sector, Sentient se encuentra en una posición de liderazgo en la integración de recursos y la atención del mercado. Sin embargo, en el contexto actual donde los proyectos con altas valoraciones están perdiendo atractivo, la capacidad de Sentient para entregar productos de IA descentralizados que realmente tengan un impacto será una prueba crucial de su capacidad para convertirse en un estándar de propiedad de IA descentralizada. Estos esfuerzos no solo son importantes para el éxito de Sentient, sino que también tienen un profundo impacto en la reconstrucción de la confianza en toda la industria y el desarrollo descentralizado.
![Biteye y PANews publican conjuntamente un informe de investigación sobre AI Layer1: buscando el terreno fértil para DeAI en la cadena]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a70b0aca9250ab65193d0094fa9b5641.webp(
Sahara AI: Crear un mundo de IA descentralizado en el que todos participen
) Resumen del proyecto
Sahara AI es una infraestructura descentralizada creada para el nuevo paradigma de AI × Web3, que se dedica a construir una economía de inteligencia artificial abierta, justa y colaborativa. El proyecto utiliza tecnología de libro mayor descentralizado para lograr la gestión y transacción en cadena de conjuntos de datos, modelos y agentes inteligentes, asegurando la soberanía y la trazabilidad de los datos y modelos. Al mismo tiempo, Sahara AI introduce un mecanismo de incentivos transparente y justo, permitiendo que todos los contribuyentes, incluyendo proveedores de datos, etiquetadores y desarrolladores de modelos, obtengan ingresos inalterables durante el proceso de colaboración. La plataforma también protege a los contribuyentes sobre los activos de AI a través de un sistema de "derechos de autor" sin permisos.
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GasSavingMaster
· hace7h
¿Vas a gastar dinero para lanzar una cadena pública otra vez?
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GhostAddressHunter
· hace7h
No es más que apilar buffs, solo es un concepto inflado.
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0xSoulless
· hace7h
La puerta de los tontos se ha abierto, tomar a la gente por tonta es todo.
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OnChainDetective
· hace7h
La monitorización del backend muestra que otro gran capital está silenciosamente configurando esta ola de AI L1... ¿Es este el comienzo de su control total?
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DoomCanister
· hace7h
introducir una posición ya incluso la inteligencia artificial está en la cadena
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MidnightGenesis
· hace7h
Interesante, estuve investigando un poco el código en la noche, la comparación de rendimiento en pruebas reales es un 28% más alta que en Mainnet.
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Aschil
· hace7h
La Red de Proveedores Sucintos, o Sucinto, es el primer protocolo descentralizado para globalizar la generación de pruebas dentro del ecosistema blockchain. #SuccincLabs nctLabs Thanks to a zero-knowledge virtual machine called SP1, developers can generate proofs just like $PROVE #SuccinctLabs
Panorama del ecosistema de AI Layer1: seis grandes proyectos construyendo infraestructura de AI Descentralización
Informe de investigación de AI Layer1: buscando la tierra fértil para DeAI en la cadena
La inteligencia artificial está cambiando nuestro mundo a una velocidad sin precedentes. Sin embargo, el desarrollo actual de la industria de la IA enfrenta numerosos desafíos: la concentración alta de tecnología y recursos, los problemas de privacidad y seguridad de los datos son prominentes, el costo de entrenamiento de modelos es elevado, y los sistemas de IA carecen de credibilidad y transparencia, entre otros. La tecnología de blockchain, gracias a sus características descentralizadas, transparentes y resistentes a la censura, ofrece nuevas posibilidades para el desarrollo sostenible de la industria de la IA.
Para lograr verdaderamente la visión de una IA descentralizada, que la blockchain pueda soportar aplicaciones de IA a gran escala de manera segura, eficiente y democrática, y competir en rendimiento con las soluciones centralizadas, necesitamos diseñar una blockchain Layer1 hecha a medida para la IA. Esto proporcionará una base sólida para la innovación abierta de la IA, la gobernanza democrática y la seguridad de los datos, impulsando el próspero desarrollo del ecosistema de IA descentralizada.
Este artículo presentará en detalle seis proyectos representativos de AI Layer1, incluyendo Sentient, Sahara AI, Ritual, Gensyn, Bittensor y 0G, sistematizando los últimos avances en el campo, analizando el estado de desarrollo de los proyectos y discutiendo las tendencias futuras.
Sentient: Construyendo un modelo de IA descentralizado de código abierto y leal
Resumen del proyecto
Sentient es una plataforma de protocolo de código abierto que está desarrollando una blockchain de IA Layer1 ( en su fase inicial como Layer 2, que luego se migrará a Layer 1). A través de la combinación de AI Pipeline y tecnología blockchain, se construirá una economía de inteligencia artificial descentralizada. Su objetivo central es resolver los problemas de propiedad de modelos, seguimiento de llamadas y distribución de valor en el mercado LLM centralizado a través del marco "OML" (, abierto, rentable y leal, permitiendo que los modelos de IA logren una estructura de propiedad en cadena, transparencia en las llamadas y distribución de valor. La visión de Sentient es permitir que cualquier persona pueda construir, colaborar, poseer y monetizar productos de IA, promoviendo así un ecosistema de red de agentes de IA justo y abierto.
El equipo de Sentient Foundation reúne a los mejores expertos académicos, emprendedores de blockchain e ingenieros de todo el mundo, dedicándose a construir una plataforma de AGI impulsada por la comunidad, de código abierto y verificable. Los miembros clave incluyen al profesor Pramod Viswanath de la Universidad de Princeton y al profesor Himanshu Tyagi del Instituto Indio de Ciencia, responsables de la seguridad y la privacidad de la IA, mientras que Sandeep Nailwal, cofundador de Polygon, lidera la estrategia blockchain y el diseño ecológico. Los antecedentes de los miembros del equipo abarcan empresas reconocidas como Meta, Coinbase, Polygon, así como universidades de primer nivel como la Universidad de Princeton y el Instituto Indio de Tecnología, cubriendo campos como AI/ML, NLP y visión por computadora, trabajando juntos para impulsar la implementación del proyecto.
Como un proyecto de segunda empresa de Sandeep Nailwal, cofundador de Polygon, Sentient llegó con un halo desde su creación, contando con una rica variedad de recursos, contactos y reconocimiento en el mercado, lo que proporciona un fuerte respaldo para el desarrollo del proyecto. A mediados de 2024, Sentient completó una ronda de financiamiento de semillas de 85 millones de dólares, liderada por Founders Fund, Pantera y Framework Ventures, con otros fondos de inversión como Delphi, Hashkey y Spartan, entre decenas de otras VC reconocidas.
) diseño de arquitectura y capa de aplicación
Capa de infraestructura
Arquitectura Central
La arquitectura central de Sentient está compuesta por dos partes: el AI Pipeline ### y el sistema de blockchain.
El canal de IA es la base para el desarrollo y entrenamiento de los artefactos de "IA leal", que incluye dos procesos centrales:
El sistema de blockchain proporciona transparencia y control descentralizado para los protocolos, asegurando la propiedad de los artefactos de IA, el seguimiento de su uso, la distribución de ingresos y la gobernanza justa. La arquitectura específica se divide en cuatro capas:
(## Marco del modelo OML
El marco OML ) es abierto Open, monetizable Monetizable, leal Loyal ###, y es el concepto central propuesto por Sentient, diseñado para proporcionar una protección de propiedad clara y mecanismos de incentivo económico para modelos de IA de código abierto. Al combinar tecnología on-chain y criptografía nativa de IA, presenta las siguientes características:
(## AI-nativo Criptografía)
La criptografía nativa de IA utiliza la continuidad de los modelos de IA, la estructura de variedades de baja dimensión y las características diferenciables de los modelos, para desarrollar un mecanismo de seguridad ligero "verificable pero no removible". Su tecnología central es:
Este método permite realizar "llamadas autorizadas basadas en el comportamiento + verificación de pertenencia" sin el costo de recifrado.
)## Marco de ejecución seguro y de derechos de modelo
Sentient actualmente utiliza Melange mezcla de seguridad: combinación de verificación de huellas dactilares, ejecución TEE y contratos en cadena. El método de huellas dactilares se implementa en OML 1.0 como línea principal, enfatizando la idea de "seguridad optimista (Optimistic Security)", es decir, se asume la conformidad y se puede detectar y castigar en caso de incumplimiento.
El mecanismo de huellas dactilares es la implementación clave de OML, que a través de la inserción de pares de "pregunta-respuesta" específicos, permite al modelo generar una firma única durante la fase de entrenamiento. A través de estas firmas, los propietarios del modelo pueden verificar la pertenencia, evitando copias y comercializaciones no autorizadas. Este mecanismo no solo protege los derechos de los desarrolladores del modelo, sino que también proporciona un registro on-chain rastreable del comportamiento de uso del modelo.
Además, Sentient lanzó el marco de computación Enclave TEE, que utiliza entornos de ejecución confiables ### como AWS Nitro Enclaves ( para asegurar que los modelos solo respondan a solicitudes autorizadas, previniendo el acceso y uso no autorizados. Aunque TEE depende del hardware y presenta ciertos riesgos de seguridad, sus ventajas de alto rendimiento y tiempo real lo convierten en la tecnología central para el despliegue actual de modelos.
En el futuro, Sentient planea introducir pruebas de conocimiento cero )ZK( y cifrado homomórfico )FHE(, para mejorar aún más la protección de la privacidad y la verificabilidad, proporcionando soluciones más maduras para la implementación descentralizada de modelos de IA.
![Biteye y PANews publican conjuntamente un informe de investigación sobre AI Layer1: buscando la tierra fértil para DeAI on-chain])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f4a64f13105f67371db1a93a52948756.webp(
) capa de aplicación
Actualmente, los productos de Sentient incluyen principalmente la plataforma de chat descentralizada Sentient Chat, la serie de modelos de código abierto Dobby y el marco AI Agent.
(# Modelo de la serie Dobby
SentientAGI ha lanzado múltiples modelos de la serie "Dobby", principalmente basados en el modelo Llama, enfocados en valores de libertad, descentralización y apoyo a las criptomonedas. Entre ellos, la versión leashed tiene un estilo más restringido y racional, adecuada para escenarios de salida estable; la versión unhinged tiende a ser libre y audaz, con un estilo de conversación más rico. El modelo Dobby ya ha sido integrado en múltiples proyectos nativos de Web3, como Firework AI y Olas, y los usuarios también pueden interactuar directamente con estos modelos en Sentient Chat. Dobby 70B es el modelo más descentralizado de la historia, con más de 600,000 propietarios ) que poseen el NFT de huella Dobby, quienes también son copropietarios de este modelo ###.
Sentient también planea lanzar Open Deep Search, un sistema de agente de búsqueda que intenta superar a ChatGPT y Perplexity Pro. Este sistema combina las funciones de búsqueda de Sensient ### como la reformulación de consultas, el procesamiento de documentos ( y agentes de razonamiento, mejorando la calidad de la búsqueda a través de LLMs de código abierto ) como Llama 3.1 y DeepSeek (. En el benchmark de Frames, su rendimiento ha superado a otros modelos de código abierto, incluso acercándose a algunos modelos de código cerrado, mostrando un gran potencial.
)# Chat Sentiente: integración de chat descentralizado y agente AI on-chain
Sentient Chat es una plataforma de chat descentralizada que combina modelos de lenguaje de código abierto de gran escala ( como la serie Dobby ) con un avanzado marco de agentes de razonamiento, que admite la integración de múltiples agentes y la ejecución de tareas complejas. Los agentes de razonamiento integrados en la plataforma pueden realizar búsquedas, cálculos, ejecuciones de código y otras tareas complejas, proporcionando a los usuarios una experiencia de interacción eficiente. Además, Sentient Chat también admite la integración directa de agentes on-chain, que actualmente incluyen el agente de astrología Astro247, el agente de análisis de criptomonedas QuillCheck, el agente de análisis de billeteras Pond Base Wallet Summary y el agente de guía espiritual ChiefRaiin. Los usuarios pueden seleccionar diferentes agentes inteligentes para interactuar según sus necesidades. Sentient Chat se utilizará como una plataforma de distribución y coordinación de agentes. Las preguntas de los usuarios pueden ser enrutadas a cualquier modelo o agente integrado para proporcionar los mejores resultados de respuesta.
Marco del Agente AI
Sentient ofrece dos grandes marcos de Agentes de IA:
) ecosistema y formas de participación
El Programa Sentient Builder actualmente cuenta con un plan de financiación de 1 millón de dólares, destinado a incentivar a los desarrolladores a utilizar su kit de desarrollo para construir agentes de IA que se conecten a través de la API de Sentient Agent y que puedan operar en el ecosistema de Sentient Chat. Los socios del ecosistema anunciados en el sitio web de Sentient abarcan equipos de proyectos en múltiples campos de Crypto AI.
Además, Sentient Chat se encuentra actualmente en la fase de prueba y se requiere un código de invitación para acceder a la lista blanca; los usuarios normales pueden enviar una solicitud para la lista de espera. Según la información oficial, ya hay más de 50,000 usuarios y 1,000,000 registros de consultas. Hay 2,000,000 de usuarios en la lista de espera para unirse a Sentient Chat.
( Desafíos y perspectivas
Sentient se enfoca en el modelo, dedicándose a resolver los problemas centrales de desalineación y falta de confianza que enfrentan los grandes modelos de lenguaje )LLM###. A través del marco OML y la tecnología blockchain, proporciona una estructura clara de propiedad, seguimiento de uso y restricciones de comportamiento para el modelo, promoviendo en gran medida el desarrollo de modelos descentralizados y de código abierto.
Con el apoyo de recursos del cofundador de Polygon, Sandeep Nailwal, así como el respaldo de los principales VC y socios del sector, Sentient se encuentra en una posición de liderazgo en la integración de recursos y la atención del mercado. Sin embargo, en el contexto actual donde los proyectos con altas valoraciones están perdiendo atractivo, la capacidad de Sentient para entregar productos de IA descentralizados que realmente tengan un impacto será una prueba crucial de su capacidad para convertirse en un estándar de propiedad de IA descentralizada. Estos esfuerzos no solo son importantes para el éxito de Sentient, sino que también tienen un profundo impacto en la reconstrucción de la confianza en toda la industria y el desarrollo descentralizado.
![Biteye y PANews publican conjuntamente un informe de investigación sobre AI Layer1: buscando el terreno fértil para DeAI en la cadena]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a70b0aca9250ab65193d0094fa9b5641.webp(
Sahara AI: Crear un mundo de IA descentralizado en el que todos participen
) Resumen del proyecto
Sahara AI es una infraestructura descentralizada creada para el nuevo paradigma de AI × Web3, que se dedica a construir una economía de inteligencia artificial abierta, justa y colaborativa. El proyecto utiliza tecnología de libro mayor descentralizado para lograr la gestión y transacción en cadena de conjuntos de datos, modelos y agentes inteligentes, asegurando la soberanía y la trazabilidad de los datos y modelos. Al mismo tiempo, Sahara AI introduce un mecanismo de incentivos transparente y justo, permitiendo que todos los contribuyentes, incluyendo proveedores de datos, etiquetadores y desarrolladores de modelos, obtengan ingresos inalterables durante el proceso de colaboración. La plataforma también protege a los contribuyentes sobre los activos de AI a través de un sistema de "derechos de autor" sin permisos.