малыш, доброе утро! Вчера маленький гамбургер пошел обменивать «спасибо»! —— Ранее короткий брат @wanghebbf дал мне приглашение @SentientAGI, сегодня специально пошел к нему, чтобы позвать его выйти поесть чего-нибудь вкусного.

Сначала мы пошли на ночной рынок, погуляли и не нашли ничего, что бы нам понравилось, поэтому я сразу отвела его в мой любимый бургерный ресторан, ведь бургеры - это надежно! Во время еды мы тоже не скучали, как раз заговорили о проекте @SentientAGI, который я недавно постоянно отслеживала.

В прошлый раз, когда я говорил с вами о OML, кто-то спросил, как это может работать локально и при этом быть под контролем. Сегодня, в связи с содержанием NeurIPS, я хочу подробно обсудить его ядро — управляющую плоскость и плоскость данных.

На самом деле их можно рассматривать как двух помощников модели: один следит за правилами, а другой занимается практическими делами.

Контрольная плоскость — это то, что управляет правилами: кто может вызывать модель, какие политики нужно соблюдать при вызове, какую информацию нужно помнить при каждом вызове — все это управляется ею.

А еще каждый раз после выполнения будет генерироваться подписанный отчет о выполнении, а также будет синхронно записываться аудитный журнал, который можно только добавлять, но нельзя изменять, так что подделать это просто невозможно.

Что касается данных, то это намного проще, он просто отвечает за самую базовую работу — обработку токенов, ничем другим не занимается.

Когда я исследовал это, мне показалось, что это разделение труда очень умное:

Можно ли использовать разрешение, сначала настроить управляющую плоскость перед запуском, а затем связать информацию о происхождении, используя шифрование, с результатами выполнения.

Поэтому даже если веса модели работают на вашем компьютере, вам не нужно полагаться на какие-либо централизованные API, это не повлияет на скорость и позволит реализовать контроль на практике.

Этот дизайн, при котором каждый занимается своим делом и одновременно взаимодействует с другими, четко разбивает сложные проблемы на части.

После этого я также буду продолжать следить за @SentientAGI. Если появятся новые достижения или я увижу что-то интересное в дизайне, я снова поделюсь с вами.
#SentientAGI