OpenKaitoPrijs

(SN5)

OpenKaito pakt de behoefte aan geavanceerde, generaliseerbare tekst-embeddingmodellen aan en streeft ernaar webzoekopdrachten te decentraliseren door middel van gemeenschapsgedreven indexering en validatie. De toepassingen omvatten het dienen als een infrastructuurlaag voor geavanceerde platforms die sentiment, narratieven en onderwerpen analyseren van verschillende online bronnen zoals sociale media. Het stelt deelnemers ook in staat om te staken binnen het ecosysteem voor potentiële inkomstengeneratie.

OpenKaito maakt gebruik van geavanceerde AI-modellen om real-time inzichten te verkrijgen uit grote datasets. Het maakt gebruik van vectorgebaseerde semantische zoekopdrachten, waarbij gebruik wordt gemaakt van state-of-the-art tekst-embeddingmodellen zoals Word2Vec, GloVe, BERT en GPT. Dit wordt gecombineerd met efficiënte nearest-neighbor zoekalgoritmen. Validatoren spelen een cruciale rol door de relevantie en rangschikking van resultaten te evalueren met behulp van ML-gebaseerde nDCG-raters en grote taalmodellen (LLM's).

Sinds een rebranding op 7 augustus 2025, opereert OpenKaito (Subnet-5) onder de nieuwe identiteit 'Hone'. Deze entiteit is momenteel eigendom van en wordt beheerd door Latent Holdings, wat duidt op een gestructureerde organisatorische ondersteuning voor de ontwikkeling en richting van het project. De achtergrond van het team richt zich op AI en gedecentraliseerde technologieën om innovatie in de tekst-embeddingruimte te stimuleren.

OpenKaito (SN5) is aangewezen als Subnet 5 binnen het uitgebreide Bittensor-netwerk. De specifieke focus ligt op het ontwikkelen, evalueren en stimuleren van goed presterende tekst-embeddingmodellen. Deze integratie betekent dat OpenKaito functioneert als een gespecialiseerde, doch integrale, component binnen het gedecentraliseerde machine-intelligentiekader van Bittensor, en bijdraagt aan de algehele computationele capaciteiten en het ecosysteem.

OpenKaito gebruikt een robuust validatiemechanisme om de integriteit en relevantie van zijn gedecentraliseerde zoekresultaten te waarborgen. Validatoren gebruiken machine learning-gebaseerde nDCG-raters en geavanceerde grote taalmodellen (LLM's) om zowel de relevantie als de rangschikking van zoekresultaten rigoureus te evalueren. Bovendien verifiëren ze actief URL's om de verspreiding van verzonnen of misleidende informatie te voorkomen, waardoor de datakwaliteit en het gebruikersvertrouwen worden gewaarborgd.

De roadmap voor OpenKaito omvat verschillende belangrijke initiatieven, waaronder de continue evaluatie en stimulering van geavanceerde tekst-embeddingmodellen om de prestatiegrenzen te verleggen. Toekomstige plannen omvatten het ontwikkelen van een speciaal subnet-dashboard voor monitoring en interactie, naast het creëren van een robuuste API om de getrainde modellen naadloos aan externe applicaties te leveren. Er zijn ook plannen om zowel datasets als evaluatiemodellen aanzienlijk uit te breiden.