開放重量人工智能的OML標準



封閉的捕獲價值,開放的泄露它。建設者在控制和觸達之間陷入困境。

@SentientAGI 在 NeurIPS 2025 提供了一條有學術基礎的可信路徑

OML = 開放、可貨幣化、忠誠

- 開放權重和本地推理
- 加密授權和每查詢收據
- 在白盒威脅模型下的策略忠誠度

OML 1.0 在實踐中展示

- 25,000個隱藏的指紋在LLMs中
- 生存微調、合並、蒸餾
- 在正常使用中不可檢測且沒有性能影響
- 跟蹤副本並證明來源

對TEE、混淆、同態加密的調查,證明完美保護是不可能的,而實用的經濟加密保障是成立的

普林斯頓大學、華盛頓大學、伊利諾伊大學厄本那-香檳分校、Sentient Foundation 的作者,以及擁有 Andrew Miller、IC3 和 Teleport TEE 專業知識的專家

結果:可許可的開放權重,經過驗證的使用收入,可移植的約束,一個可行的開源AI市場

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