OpenKaitoPreis

(SN5)

OpenKaito begegnet dem Bedarf an fortschrittlichen, generalisierbaren Text-Embedding-Modellen und zielt darauf ab, die Websuche durch gemeinschaftsgesteuerte Indexierung und Validierung zu dezentralisieren. Zu seinen Anwendungen gehört die Funktion als Infrastrukturschicht für anspruchsvolle Plattformen, die Stimmungen, Narrative und Themen aus verschiedenen Online-Quellen wie sozialen Medien analysieren. Es ermöglicht den Teilnehmern auch, innerhalb seines Ökosystems zu staken, um potenziell Einnahmen zu generieren.

OpenKaito nutzt hochentwickelte KI-Modelle, um Echtzeit-Erkenntnisse aus riesigen Datensätzen zu extrahieren. Es verwendet eine vektorbasierte semantische Suche, die modernste Text-Embedding-Modelle wie Word2Vec, GloVe, BERT und GPT nutzt. Dies wird mit effizienten Nearest-Neighbor-Suchalgorithmen kombiniert. Validatoren spielen eine entscheidende Rolle, indem sie die Ergebnisrelevanz und das Ranking mithilfe von ML-basierten nDCG-Ratern und großen Sprachmodellen (LLMs) bewerten.

Nach einem Rebranding am 7. August 2025 operiert OpenKaito (Subnet-5) unter der neuen Identität 'Hone'. Diese Einheit wird derzeit von Latent Holdings besessen und verwaltet, was eine strukturierte organisatorische Unterstützung für die Entwicklung und Ausrichtung des Projekts anzeigt. Der Hintergrund des Teams konzentriert sich auf KI und dezentrale Technologien, um Innovationen im Bereich des Text-Embeddings voranzutreiben.

OpenKaito (SN5) ist als Subnet 5 innerhalb des umfassenden Bittensor-Netzwerks ausgewiesen. Sein spezifischer Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung, Bewertung und Anreizschaffung für leistungsstarke Text-Embedding-Modelle. Diese Integration bedeutet, dass OpenKaito als spezialisierte, aber integrale Komponente innerhalb des dezentralen Frameworks für maschinelle Intelligenz von Bittensor fungiert und zu dessen gesamten Rechenkapazitäten und Ökosystem beiträgt.

OpenKaito setzt einen robusten Validierungsmechanismus ein, um die Integrität und Relevanz seiner dezentralen Suchergebnisse zu gewährleisten. Validatoren nutzen maschinelles Lernen-basierte nDCG-Rater und fortschrittliche große Sprachmodelle (LLMs), um sowohl die Relevanz als auch das Ranking von Suchergebnissen rigoros zu bewerten. Zusätzlich verifizieren sie aktiv URLs, um die Verbreitung von erfundenen oder irreführenden Informationen zu verhindern, und schützen so die Datenqualität und das Vertrauen der Nutzer.

Die Roadmap für OpenKaito umfasst mehrere Schlüsselinitiativen, einschließlich der kontinuierlichen Bewertung und Anreizschaffung für hochmoderne Text-Embedding-Modelle, um Leistungsgrenzen zu erweitern. Zukünftige Pläne umfassen die Entwicklung eines dedizierten Subnet-Dashboards zur Überwachung und Interaktion sowie die Schaffung einer robusten API, um seine trainierten Modelle nahtlos externen Anwendungen zur Verfügung zu stellen. Es gibt auch die Absicht, sowohl Datensätze als auch Bewertungsmodelle erheblich zu erweitern.