Не переживайте, малыш! Эти два дня были настолько загруженными, что я едва успел перевести дух и посмотреть на рейтинг @SentientAGI. Я был примерно на 80-м месте, а как только открыл, ух ты, просто пропал без вести!

Это чувство внезапного исчезновения действительно слишком знакомо, я уже сталкивался с этим несколько раз, и мой ум почти пришел в замешательство.

Поэтому я просто углубился и хорошо изучил этот проект, все места, которые я раньше не понял, я тоже изучил. В результате, когда я наткнулся на их исследование OML, это сразу привлекло мое внимание, не решает ли это сейчас большую проблему распространения AI-моделей?

■Подумайте, у нас с AI всего две ситуации:

Это либо ChatGPT, либо Claude, которые могут работать только через их API, нельзя обрабатывать личные данные на своем компьютере, и неясно, как это считается.

Это или что-то вроде Llama 2, что является открытым исходным кодом, хотя его можно скачать и запустить локально, но если разработчики распространяют модель, то они не могут контролировать это, и если кто-то скопирует и продаст, то их не поймаешь, в итоге не заработав денег, у них не будет мотивации продолжать.

■А OML, который они разработали, предназначен для решения этого противоречия:

То есть "модель может скачать любой, но использовать ее не так просто". Модель можно скачать на свой компьютер, но чтобы запустить и использовать ее, необходимо иметь крипторазрешение от разработчика. Нельзя просто разобрать модель, скопировать рецепт или подделать разрешение.

■Они не только придумали способ, но и объяснили ситуацию:

Впервые четко сказано о необходимости предотвращения «копирования моделей» и «подделки авторизаций», рассчитано, возможно ли это реализовать (например, в каких случаях можно гарантировать 100% безопасность), также предложено несколько способов реализации, таких как запутывание кода модели и использование криптографической защиты для ключевых частей.

■Более надежно, они действительно сделали рабочую версию OML 1.0, два дизайна очень интересные:

Один из них — это создание «эксклюзивного отпечатка» для модели, который, независимо от изменений, позволяет легко определить, к кому он принадлежит, и привлечь к ответственности.

Другой — это «внесение залога» с использованием модели для депозита цифровой валюты, за нарушения будут штрафовать, и внесут в черный список, после чего никто не даст разрешение.

Я считаю, что это исследование очень практично, разработчики могут смело открывать исходный код и зарабатывать, а мы можем использовать модель локально, не беспокоясь о пиратстве!
#SentientAGI