OpenKaitoPreț

(SN5)

OpenKaito abordează nevoia de modele avansate, generalizabile de embedding text și își propune să descentralizeze căutarea pe web prin indexare și validare bazate pe comunitate. Aplicațiile sale includ servirea ca un strat de infrastructură pentru platforme sofisticate care analizează sentimente, narațiuni și subiecte din diverse surse online, cum ar fi rețelele sociale. De asemenea, permite participanților să facă staking în ecosistemul său pentru generarea potențială de venituri.

OpenKaito folosește modele AI sofisticate pentru a extrage informații în timp real din seturi vaste de date. Utilizează căutarea semantică bazată pe vectori, folosind modele de embedding text de ultimă generație, cum ar fi Word2Vec, GloVe, BERT și GPT. Aceasta este combinată cu algoritmi eficienți de căutare a celui mai apropiat vecin. Validatorii joacă un rol crucial prin evaluarea relevanței și clasificării rezultatelor folosind evaluatori nDCG bazați pe ML și modele lingvistice mari (LLM-uri).

Începând cu o rebranduire la 7 august 2025, OpenKaito (Subnet-5) operează sub noua identitate „Hone”. Această entitate este în prezent deținută și gestionată de Latent Holdings, indicând un sprijin organizațional structurat pentru dezvoltarea și direcția proiectului. Experiența echipei se concentrează pe AI și tehnologii descentralizate pentru a stimula inovația în spațiul de embedding text.

OpenKaito (SN5) este desemnat ca Subnet 5 în cadrul rețelei extinse Bittensor. Obiectivul său specific este de a dezvolta, evalua și stimula modele de embedding text de înaltă performanță. Această integrare înseamnă că OpenKaito operează ca o componentă specializată, dar integrală, în cadrul cadrului de inteligență artificială descentralizată al Bittensor, contribuind la capacitățile sale computaționale generale și la ecosistemul său.

OpenKaito folosește un mecanism robust de validare pentru a asigura integritatea și relevanța rezultatelor sale de căutare descentralizate. Validatorii utilizează evaluatori nDCG bazați pe învățare automată și modele lingvistice mari (LLM-uri) avansate pentru a evalua riguros atât relevanța, cât și clasificarea rezultatelor căutării. În plus, aceștia verifică activ URL-urile pentru a preveni diseminarea informațiilor false sau înșelătoare, protejând calitatea datelor și încrederea utilizatorilor.

Foaia de parcurs pentru OpenKaito cuprinde mai multe inițiative cheie, inclusiv evaluarea continuă și stimularea modelelor de embedding text de ultimă generație pentru a depăși limitele de performanță. Planurile viitoare includ dezvoltarea unui tablou de bord dedicat pentru subrețea pentru monitorizare și interacțiune, precum și crearea unui API robust pentru a servi fără probleme modelele sale antrenate către aplicații externe. Există, de asemenea, intenții de a extinde semnificativ atât seturile de date, cât și modelele de evaluare.