제가 늘 트위터를 많이 쓰는 편인데, 체감상 이게 존나 안오를 때가 있고 잘오를 때가 있음

😊 Sentient(센티언트)를 구성하는 주요 구성요소들 ✔️ Sentient ? Sentient는 오픈소스 AGI(범용인공지능, Artificial General Intelligence) 생태계를 만들고 있는 프로젝트로, 소수 빅테크가 독점하지 않는 AGI(범용인공지능)의 민주화, 오픈소스화를 지향하는 프로젝트입니다. 시드라운드에 85M이라는 큰 금액을 모았으며, 가치 평가도 $1.2B이라는 높은 기업가치를 인정받은 바 있습니다. 1. GRID (Global Research and Intelligence Directory) : GRID는 세계 최대의 오픈 인텔리전스 네트워크를 지향하며, 다양한 AI 모델, 에이전트, 데이터가 네트워크처럼 연결되어 하나의 집단지능처럼 답을 만드는 오픈 인텔리전스 네트워크 입니다. 2. ROMA (Recursive Open Meta-Agent) : ROMA는 복잡한 목표를 여러개로 쪼갠 후 여러 에이전트를 붙여 병렬로 실행한 뒤, 결과를 합쳐 장기 과제를 푸는 메타-에이전트 프레임워크 입니다. 다양한 벤치마크에서 좋은 결과를 거둔 바 있으며, 문맥 흐름을 구조화해서 추적, 디버깅, 교체가 쉬운 설계로 이루어진 강점을 가지고 있습니다. 3. SERA (Semantic Embedding & Reasoning Agent) : SERA는 질문의 의미를 기준으로 필요한 툴, 데이터 호출을 병렬로 최적화하고, 그 결과를 바탕으로 추론 답변을 구성하는 에이전트 아키텍처 입니다. Web3 & DeFi 벤치마크 및 DMind 벤치마크에서 1위 오픈소스 AI 에이전트로 평가되었습니다. 4. Fingerprinting (모델 핑거프린팅) : 센티언트에서 말하는 핑거프린팅은 오픈소스 모델에 보이지않게 서명을 심어 소유권과 무단사용을 검증함으로써 라이선싱과 수익화를 가능하게 하는 모델 레이어의 권리 통제 기술 입니다. (오픈소스 AI에서 가장 어려운 문제인 자금 조달 문제와 수익화를 위한 기술) 5. ODS (Open Deep Search) : ODS는 LLM 모델에 웹 검색·근거 수집·다단계 추론까지 수행하는 오픈소스 에이전틱 검색 프레임워크로, DeepMind의 FRAMES 벤치마크에서 75.3% 정확도를 달성하여 GPT-4o Search Preview를 약 10%, Perplexity Pro를 약 30% 앞섰다고 합니다.

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16시간 전