OpenKaitoPresyo

(SN5)

Tinutugunan ng OpenKaito ang pangangailangan para sa mga advanced at generalizable na modelo ng text embedding at layunin nitong i-decentralize ang paghahanap sa web sa pamamagitan ng pag-index at pagpapatunay na pinapatakbo ng komunidad. Kabilang sa mga aplikasyon nito ang paglilingkod bilang isang layer ng imprastraktura para sa mga sopistikadong platform na nagsusuri ng sentimyento, salaysay, at mga paksa mula sa iba't ibang online na mapagkukunan tulad ng social media. Pinapagana rin nito ang mga kalahok na mag-stake sa loob ng ecosystem nito para sa potensyal na pagbuo ng kita.

Gumagamit ang OpenKaito ng mga sopistikadong modelo ng AI upang kumuha ng real-time na impormasyon mula sa malalaking dataset. Gumagamit ito ng vector-based semantic search, na gumagamit ng mga makabagong modelo ng text embedding tulad ng Word2Vec, GloVe, BERT, at GPT. Ito ay sinamahan ng mahusay na nearest-neighbor search algorithms. Malaki ang ginagampan ng mga validator sa pamamagitan ng pagtatasa ng kaugnayan at pagraranggo ng resulta gamit ang ML-based nDCG raters at large language models (LLMs).

Mula sa isang rebrand noong Agosto 7, 2025, nagpapatakbo ang OpenKaito (Subnet-5) sa ilalim ng bagong pagkakakilanlan na 'Hone.' Ang entity na ito ay kasalukuyang pag-aari at pinamamahalaan ng Latent Holdings, na nagpapahiwatig ng isang istrukturang organisasyonal na suporta para sa pagpapaunlad at direksyon ng proyekto. Nakatuon ang background ng koponan sa AI at mga decentralized na teknolohiya upang itulak ang inobasyon sa espasyo ng text embedding.

Ang OpenKaito (SN5) ay itinalaga bilang Subnet 5 sa loob ng malawak na Bittensor network. Ang partikular na pokus nito ay sa pagbuo, pagsusuri, at pagbibigay insentibo sa mga modelong text embedding na may mataas na pagganap. Ang integrasyong ito ay nangangahulugang ang OpenKaito ay gumagana bilang isang espesyalisado, ngunit mahalaga, na bahagi sa loob ng decentralized machine intelligence framework ng Bittensor, na nag-aambag sa pangkalahatang kakayahan sa pagkompyut at ecosystem nito.

Gumagamit ang OpenKaito ng isang matatag na mekanismo ng pagpapatunay upang matiyak ang integridad at kaugnayan ng mga decentralized na resulta ng paghahanap nito. Ginagamit ng mga validator ang machine learning-based nDCG raters at advanced large language models (LLMs) upang masusing suriin ang kaugnayan at pagraranggo ng mga resulta ng paghahanap. Bukod pa rito, aktibo nilang biniberipika ang mga URL upang maiwasan ang pagkalat ng gawa-gawa o mapanlinlang na impormasyon, na nagpoprotekta sa kalidad ng data at tiwala ng gumagamit.

Saklaw ng roadmap para sa OpenKaito ang ilang pangunahing inisyatiba, kabilang ang patuloy na pagsusuri at pagbibigay insentibo sa mga cutting-edge na modelo ng text-embedding upang itulak ang mga hangganan ng pagganap. Kasama sa mga plano sa hinaharap ang pagbuo ng isang dedikadong subnet dashboard para sa pagsubaybay at interaksyon, kasama ang paglikha ng isang matatag na API upang walang putol na maihatid ang mga sinanay nitong modelo sa mga panlabas na aplikasyon. Mayroon ding mga intensyon na lubos na palawakin ang parehong datasets at mga modelo ng pagsusuri.