OLM 历程解析:从首个 IMO 到去中心化社区的演变

深潮Publicado a 2024-08-12Actualizado a 2024-08-12

IMO让所有人能够以去中心化的形式投资AI,推动了整个AI行业的革新。

作者:氪rypto

引言

本文深入探讨 OLM (@OLM_Research) 的发展历程,从IMO(初始模型发行)的成功到现在成为去中心化社区,开始融入 ORA 生态系统。我们欣然见证一路以来ORA的OLM和IMO为人工智能模型开发带来的诸多影响。

1.初生:IMO历史首秀,创新开辟商业模式

1.1 IMO

IMO,即初始模型发行,将开源AI模型的所有权代币化。IMO的引入,不仅将AI模型作为链上资产,还为持有者提供了类似股票股息的收益,带动了其商业价值。对于人工智能模型来说,IMO为开源项目提供可持续的资金来源,促进模型的传播和持续贡献。而且它还允许代币持有者通过收入和推理资产(如 ERC-7007)获取人工智能模型的价值。

可以说,是IMO凭借一己之力将整个AI行业的价值带入区块链,因此广泛被业内看好为本周期内最大的商业创新模式。

1.2 OpenLM

OpenLM由去中心化团队所创建,是一个执行语言建模(LM)存储库,旨在促进中型LM的研究,持有MIT许可。

1.3 OLM IMO

OLM的IMO 是全球首个 IMO,标志着人工智能与加密领域的结合,在以太坊上实现了模型的代币化,创造出与OpenLM模型愿景一致的生态系统,推动“开放式人工智能”的发展。OLM代币在市场中也表现出色,最高涨幅超过 60 倍,市值达到 6000 万,印证出IMO在AI行业中的巨大潜力和财富效应。

2. 驱动:社区自赋能,去中心化是关键

OLM ResearchOLM DAO是“IMO后”的两个社区自组织,体现了IMO概念中的“去中心化”和“开源开发精神”。

OLM的全开源属性,让所有人都能在其人工智能模型和其他基础上进行研发,从而激励社区为持续发展做出贡献。

OLM由社区和贡献者驱动,真正实现去中心化运营。这个显著特征突显出去中心化和协作精神,引领OLM之路迈向成功。

3. 研究:AI模型也在不断进步

近期,OLM Research在人工智能模型开发方面取得了重大进展。在OpenLM初始模型基础上,取得的两项进展如下:

  1. 优化Open_LM模型:通过注意力机制(Attention Mechanism)和数据处理(Data Handling)升级了 OpenLM 模型。

  2. 引入微调模型(Fine-Tuned Models):基于OpenLM,引入微调模型(1B和7B open_lm Chat Models以及 (A.I.)location AI Model)。

4. 产品力Max的ChatOLM——去中心化AI聊天机器人

有了之前的工作为基础,OLM Research进一步推出ChatOLM——一款由$OLM链上人工智能驱动的去中心化AI聊天机器人。

ChatOLM由微调模式OpenLM模型驱动,还具有抗审查性,它利用以太坊将人工智能推理分配给ORA的OAO驱动的去中心化ORA节点。

这个案例证明了OLM Research对衍生产品的开发能力以及交付能力。产品上线一个月后,就积累达8,000次以上的链上使用。

5. ORA 的贡献:不可或缺的中坚力量

ORA的支持,让OLM社区更加繁荣和去中心化,也给OLM的成功保驾护航:

  • 维护开源opML和OAO框架,为OLM的IMO提供技术基础设施

  • 将OLM开发的模型集成到Onchain AI Oracle(OAO)中,把OLM开放给区块链上的所有用户

  • 在与OLM相关的模型活动中,奖励ORA积分,鼓励用户使用和参与其中,孵化去中心化的人工智能生态系统。

6. 展望未来,潜力无限

OLM 的旅程证明了IMO的革新潜力,随着OLM Research的持续创新,去中心化人工智能的未来将更加可持续和社区驱动。IMO让所有人能够以去中心化的形式投资AI,推动了整个AI行业的革新。我们也期待OLM社区与开源AI创新不断发展。

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En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiamiento de las empresas de tecnología educativa tradicionales. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Si bien aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para fusionar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios a través de diversas avenidas de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones de los usuarios, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos de los aprendices, reforzando áreas débiles a través de ejercicios dirigidos. Agentes Conversacionales: Al emplear chatbots impulsados por GPT-4, DUOLINGO AI proporciona una plataforma para que los usuarios participen en conversaciones simuladas, fomentando una experiencia de aprendizaje de idiomas más interactiva y práctica. 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Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances en IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la red principal con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. 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Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Si bien su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se involucran con la educación lingüística, empoderando comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

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