AI项目最近很多，一个个看看，之前看了0g ,对其框架有个大概的了解。今天在看看什么是 Sentient @SentientAGI 。你会发现创始人的不同，即使类似方向的 项目，侧重点也会很不同。 Sentient Protocol 是一个去中心化的协议，允许社区构建、管理和使用Loyal AI (翻译成忠诚的AI，这个应该就是AI的对齐，只是他的对齐是一种与社区保持一致、由社区拥有和控制的AI。 如何实现的呢？ 两部分： -人工智能部分，AI流水线（数据管理，忠诚度培训）和是开发和训练忠诚AI的基础。 -区块链部分，治理：由 DAO 控制的系统，所有权：模型/应用所有权的标记化表示，DeFi：去中心化金融工具。 人工智能部分如何做到对齐社区呢？他使用了区块链来协调数据管理 数据管理： 通过数据过滤，指令数据或社区确定的奖励经过仔细过滤和设计，以符合社区偏好。数据混合，确保模型既能抵抗操纵。 数据管理流程植根于社区。通过治理模式让社区来控制模型的数据生产。用户和应用程序构建者可以提交模型调整或改进提案，而模型所有者则通过去中心化投票监督治理。允许社区贡献、验证和控制训练数据。 忠诚度培训： 鉴于精心挑选的数据集，训练AI使其忠诚并与社区价值观保持一致，忠诚度训练流程包括： 稳健对齐：使用监督微调 (SFT) 和强化学习 (RL) 来训练模型对齐。指纹训练：先进的指纹识别技术嵌入模型中，指纹作为模型所有权的证明，使社区能够追踪模型的修改和使用情况，同时阻止未经授权的修改。 控制训练：植入特殊查询以维持模型控制。这些查询确保对预定义输入做出确定性的响应，从而实现对 AI 输出的精确控制。 看这张图能更好的理解他的整个结构： 另外的团队重心都是一种可盈利和忠诚（OML）模型服务范式，和闭源模型（openai），开放权重模型（deepseek）的整个模式上进行差异化，后续在介绍OML的细节。 相比@0g_labs 在构建去中心化的技术基础设施（包括训练模型的算力去中心化等），Sentient更侧重在模型进行社区意志对齐和训练，标注所有权（指纹技术），的一套结合商业范式的不同创新模式（OML模式）。(头雁)