闭源 AI

你去餐馆点菜，但你不知道配方，也看不到厨房，也不能把饭带回家去复刻，比如 OpenAI。 【开放权重AI】你买了一份预制菜，可以在自己的微波炉里加热（本地运行），甚至可以加入自己的调料（调权重）。但是，你仍然没有原始配方，比如 DeepSeek。 【开源AI】你看了抖音的做菜视频，你拥有最终成品、确切的配方、食材清单（数据），以及从头开始烹饪的详细步骤。比如 OLMo。 所以回到开头的问题，Sentient 到底是开源 AI 还是开放权重 AI？ 这个问题挺难回答的，一番调查之后，可以认为 Sentient 是介于开源和开放权重之间，但是更接近开源。 严格来说，Sentient 它不是一个模型，而是一个平台。 Sentient 以及 Pramod 教授的核心观点是，开源 AI 之所以不行，是因为 AI 本身商业利益太大，前期成本过高，所以开源开发者难以获得报酬。 Pramod 有一套核心技术，就是指纹化。如果你使用基于 Sentient 协议构建的模型，原始创建者会因为指纹得到追溯的奖励，他们以这种方式试图缓解传统开源的“搭便车”问题。 所以如果你搭建了一个优秀的 AI 模型，你就把它打上指纹，放到 Sentient 的 Grid 平台上。当有人使用它时，Grid 就通过区块链来给你一些报酬。 但是，这个大门也同样向开放权重的 AI 敞开，所以 Sentient 并不是只为开源 AI 服务。目前 Grid 上面的一些模型就是开放权重而非开源的。 而且，Sentient 另外一套技术Roma，下个帖子再聊它。它也会利用现有的 Open Weights 模型（例如 Llama 3、DeepSeek），并将它们连接成一个协作网络。 综上，从技术上讲，Sentient 更接近真正的开源，但同时也服务、利用开放权重的 AI，希望团结能够团结的力量，以对抗闭源 AI 巨头们，这就是 Sentient 的叙事。(0xTodd)