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😊 Sentient 토크노믹스 공개 한편 어제 Sentient의 $SENT 의 토크노믹스가 공개되었습니다. 센티언트의 경우 AMA등에서 토크노믹스 부분에 대해 질문을 하면 확답을 해주지 않아서 개인적으론 토크노믹스 내용이 꽤 궁금하기도 했어요. ✔️우선적으로 특이한 점 - 토큰갯수 토큰 갯수가 2의 35승인 34,359,738,368 개로, 일반적인 코인들의 발행량이 10억개, 100억개등으로 딱 떨어지게 하는 것과 달라서 좀 차이가 있습니다. 해당 갯수에 대해서는 프로젝트가 직접 등록하는 것으로 알려진 '코인마켓캡'에 미리 등록되어 알려졌던 바가 있는데, 이게 확정이 아니라 '아니다'에 살짝 걸어본 수요가 프리마켓에 좀 있었나봐요. 덕분에 FDV등을 계산하려면 살짝 계산이 필요하지만.. 이렇게 한 이유에 대해서는 추후 AMA에서 말해준다고 했는데 추측해보자면 정확한 기술적 분배등이 쉬워서가 아닐까 싶은 생각이 드네요. ✔️ 토크노믹스 1. 커뮤니티 이니셔티브 및 에어드롭 - 44.00% 2. 생태계 및 R&D - 19.55% 3. 팀 - 22.00% 4. 투자자 - 12.45% 5. 퍼블릭세일 - 2.00% : 가장 관심이 가는 할당은 1번의 커뮤니티 및 에어드랍 분량일텐데, 에어드랍은 TGE때 100%라고 합니다. ✔️ $SENT 의 유틸리티 1. 스테이킹 거버넌스 참여와 AI 이니셔티브 자금지원, 제품에 대한 엑세스 조기 접근, 앞에 언급한 내용등을 통한 보상등을 위한 스테이킹 기능 2. 거버넌스 스테이킹된 $SENT를 통해 거버넌스 행사 가능 3. 수수료 및 결제 생태계 내에서 수수료 및 결제수단으로 사용 ✔️ 퍼블릭세일 예정 발표 내용에 의하면 "폭 넓은 커뮤니티 참여를 유도하기 위해 투자자보다 저렴한 가격에, TGE 100% 언락해준다" 라고 합니다. 자세한 디테일은 안나왔는데 프리마켓 가격이 있는만큼 적당한 가격에 팔아주면 좋겠네요. 토크노믹스 발표 원문 : https://blog.sentient.xyz/posts/tokenomics #SENT #KOL

😊 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.