En los últimos días, al hablar con amigos que trabajan en grandes empresas de AI en Web2, mencionaron el proyecto Sentient, y todos se sintieron sorprendidos, ya que Sentient está haciendo algo que nunca antes se había hecho en proyectos de AI. Sentient representa un gran avance en el sector de la AI, liderando la ola de AGI. Después de hablar sobre la función central de Sentient, GRID, ahora hablemos de uno de los modelos de lenguaje de código abierto (LLM) centrales de GRID: Dobby. La posición y función de Dobby están alineadas con la comunidad; Dobby es un modelo de lenguaje de código abierto, cuyo objetivo de diseño es democratizar la inteligencia artificial general (AGI) a través de la colaboración comunitaria. A diferencia de los modelos de código cerrado (como la serie GPT), el código y los datos de entrenamiento de Dobby son públicos, lo que permite a los desarrolladores verificar, modificar y personalizar. La alineación comunitaria significa que los parámetros y comportamientos del modelo priorizan las necesidades de los usuarios y los estándares éticos, evitando el problema de "caja negra" controlado por grandes empresas. Las ventajas e innovaciones de Dobby en comparación con otros modelos de código cerrado son la transparencia de código abierto: La naturaleza de código abierto de Dobby lo distingue de los modelos de código cerrado, permitiendo a la comunidad revisar y optimizar el código, reduciendo el riesgo de sesgos y errores. Funcionamiento descentralizado: A través de blockchain y potencia de cálculo distribuida, Dobby evita la dependencia de servicios en la nube centralizados, mejorando la privacidad y la resistencia a la censura. Diseño modular: Dobby no es un "modelo todoterreno" único, sino que es parte del ecosistema GRID, enfocado en el razonamiento lingüístico y colaborando con otros agentes inteligentes especializados para lograr capacidades a nivel de AGI. Sin embargo, también tiene ciertas desventajas: en comparación con los modelos de código cerrado, la capacidad de razonamiento de Dobby puede aún tener brechas en ciertas tareas (como el razonamiento complejo de modelos de gran escala). Sentient todavía se encuentra en las primeras etapas del proyecto, y en algunos aspectos, efectivamente presenta ciertas deficiencias; en el futuro, a medida que Sentient avance en su desarrollo, estas deficiencias se irán corrigiendo poco a poco. @SentientAGI #SentientAGI @KaitoAI