OpenKaitoPreço

(SN5)

O OpenKaito aborda a necessidade de modelos avançados e generalizáveis de embedding de texto e visa descentralizar a pesquisa na web através de indexação e validação impulsionadas pela comunidade. Suas aplicações incluem servir como uma camada de infraestrutura para plataformas sofisticadas que analisam sentimentos, narrativas e tópicos de várias fontes online, como mídias sociais. Também permite que os participantes façam staking dentro de seu ecossistema para potencial geração de renda.

O OpenKaito aproveita modelos sofisticados de IA para extrair insights em tempo real de vastos conjuntos de dados. Ele emprega pesquisa semântica baseada em vetores, utilizando modelos de embedding de texto de ponta, como Word2Vec, GloVe, BERT e GPT. Isso é combinado com algoritmos eficientes de busca do vizinho mais próximo. Validadores desempenham um papel crucial avaliando a relevância e o ranqueamento dos resultados usando avaliadores nDCG baseados em ML e grandes modelos de linguagem (LLMs).

A partir de um rebranding em 7 de agosto de 2025, o OpenKaito (Subnet-5) opera sob a nova identidade 'Hone'. Esta entidade é atualmente propriedade e gerida pela Latent Holdings, indicando um apoio organizacional estruturado para o desenvolvimento e direção do projeto. A experiência da equipe se concentra em IA e tecnologias descentralizadas para impulsionar a inovação no espaço de embedding de texto.

O OpenKaito (SN5) é designado como Subnet 5 dentro da extensa rede Bittensor. Seu foco específico é desenvolver, avaliar e incentivar modelos de embedding de texto de alto desempenho. Essa integração significa que o OpenKaito opera como um componente especializado, porém integral, dentro da estrutura de inteligência de máquina descentralizada da Bittensor, contribuindo para suas capacidades computacionais gerais e ecossistema.

O OpenKaito emprega um robusto mecanismo de validação para garantir a integridade e relevância de seus resultados de busca descentralizados. Validadores utilizam avaliadores nDCG baseados em machine learning e modelos avançados de grandes modelos de linguagem (LLMs) para avaliar rigorosamente a relevância e o ranqueamento dos resultados de busca. Além disso, eles verificam ativamente os URLs para evitar a disseminação de informações fabricadas ou enganosas, salvaguardando a qualidade dos dados e a confiança do usuário.

O roadmap para o OpenKaito abrange várias iniciativas-chave, incluindo a avaliação contínua e o incentivo de modelos de embedding de texto de ponta para expandir os limites de desempenho. Os planos futuros envolvem o desenvolvimento de um dashboard de subnet dedicado para monitoramento e interação, juntamente com a criação de uma API robusta para servir seus modelos treinados de forma contínua a aplicações externas. Também há intenções de expandir significativamente tanto os conjuntos de dados quanto os modelos de avaliação.