开放重量人工智能的OML标准



封闭的捕获价值,开放的泄露它。建设者在控制和触达之间陷入困境。

@SentientAGI 在 NeurIPS 2025 提供了一条有学术基础的可信路径

OML = 开放、可货币化、忠诚

- 开放权重和本地推理
- 加密授权和每查询收据
- 在白盒威胁模型下的策略忠诚度

OML 1.0 在实践中展示

- 25,000个隐藏的指纹在LLMs中
- 生存微调、合并、蒸馏
- 在正常使用中不可检测且没有性能影响
- 跟踪副本并证明来源

对TEE、混淆、同态加密的调查,证明完美保护是不可能的,而实用的经济加密保障是成立的

普林斯顿大学、华盛顿大学、伊利诺伊大学厄本那-香槟分校、Sentient Foundation 的作者,以及拥有 Andrew Miller、IC3 和 Teleport TEE 专业知识的专家

结果:可许可的开放权重,经过验证的使用收入,可移植的约束,一个可行的开源AI市场

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