Original Title: ""

Original Authors: 0xjacobzhao, Biteye

1. Project Introduction:

Sentient is an open-source protocol dedicated to building a decentralized artificial intelligence economy. Its core objective is to establish ownership structures for AI models, provide on-chain invocation mechanisms, and build a composable, revenue-sharing AI Agent network. Through the "OML" framework (Open, Monetizable, Loyal) and model fingerprint technology, Sentient addresses the fundamental issues of "unclear model ownership, untraceable invocation, and unfair value distribution" in the current centralized LLM market.

The project is driven by the Sentient Foundation, focusing on open-source AGI and protocol incentive mechanisms. The advocated "Loyal AI" refers to an open AI model ecosystem that serves the community, practices fair governance, and can evolve autonomously in the long term.

Figure 1: The architecture of the Sentient Protocol consists of two core components: the blockchain system and the AI pipeline

The AI Pipeline is the foundation for developing and training "Loyal AI" artifacts, consisting of two core processes:

· Data Curation: A community-driven data selection process for model alignment.

· Loyalty Training: Ensuring the model undergoes training consistent with community intent.

The blockchain system provides transparency and decentralized control for the protocol, ensuring ownership and governance of AI artifacts, with key modules including:

· Governance: Controlled and decided by a decentralized autonomous organization (DAO).

· Ownership: Representing ownership of AI artifacts in a tokenized manner.

· Decentralized Finance (DeFi): Providing financial tools that support open, decentralized, fair governance, and rewards.

II. Teknik Mimarisi ve Model Sahiplik Mekanizması:

1. OML Model Çerçevesi

《Sentient: Sadık Yapay Zeka》 beyaz kağıdı OML çerçevesini, yani açık, para kazanılabilir ve sadık yapay zeka anlamına gelen bir çerçeve öne sürdü. Bu çerçeve, model sahipliğini başlangıç noktası olarak alırken, ilk kez "Yapay Zeka Doğal Şifreleme" kavramını sistemli bir şekilde ortaya koydu. Bu kavram, açık kaynaklı modellere şifreleme düzeyinde mülkiyet koruma mekanizması sağlamayı amaçlar.

· Açık: Modelin açık kaynaklı olması gerekir, kod ve veri yapısı şeffaf olmalı, topluluk tarafından çoğaltılabilir, denetlenebilir ve çatallanabilir olmalıdır;

· Para Kazanılabilir: Model her çağrıda gelir akışı tetikler ve bu gelir, eğitici, dağıtıcı ve doğrulayıcıya zincir üstü akıllı sözleşme aracılığıyla dağıtılır;

· Sadık: Model bir şirkete ait değil, katkıda bulunan topluluğa aittir; modelin yükseltme yönü ve yönetimi DAO tarafından belirlenir. Model sahipliği doğrulanabilir, değiştirilmesi kısıtlı ve kullanımı kontrol altındadır.

OML, açık kaynaklı modellerin açıklığını korurken ekonomik egemenlik ve yönetişim yetkisine sahip olmasını sağlayan bir şekilde, zincir üstü mekanizma ve şifreleme araçlarıyla desteklenir. Yapay Zeka'ya özgü bir kullanım ve gelir hakları protokol katmanı oluşturarak, modelin açık, sahipliği net, ekonomik teşvikli ve davranış yönetimine sahip olmasını sağlar.

Temel Kavram: Yapay Zeka-Doğal Kriptografi (AI-native Cryptography)

Yapay Zeka-doğal kriptografi, AI modelinin sürekliliğini, düşük boyutlu manifold yapısını ve modelin türevlenebilir özelliklerini kullanarak, "doğrulanabilir ancak kaldırılamaz" hafif bir güvenlik mekanizması geliştirir. Temel teknolojileri şunlardır:

· Parmak İzi Gömme: Eğitim sırasında, modelin benzersiz bir imza oluşturmak için gizli bir sorgu-yanıt anahtar çifti eklenir;

· Sahiplik Doğrulama Protokolü: Üçüncü taraf bir algılayıcı (Prover), sorgu şeklinde parmak izinin korunup korunmadığını doğrular;

· İzinli Çağrı Mekanizması: Çağrı yapmadan önce, model sahibinden alınmış bir "izin belgesi" almak gereklidir, sistem daha sonra buna göre modele girişin çözülmesine ve doğru cevabın dönmesine izin verir.

Bu yöntem, "davranışa dayalı yetkilendirme çağrısı + sahiplik doğrulama"nın tekrar şifrelenme maliyeti olmadan gerçekleştirilmesini sağlar.

Sentient şu anda Melange karma güvenlik yöntemini kullanmaktadır: parmak izi sahipliği, TEE yürütme, zincir üstü akıllı sözleşme paylaşımının birleşimidir. Parmak izi yöntemi OML 1.0 uygulamasının ana hattıdır ve "iyimser güvenlik (Optimistic Security)" düşüncesine vurgu yapar, yani varsayılan olarak uygun, ihlal durumunda tespit edilip cezalandırılabilir.

OML ve Sentient Protokolü Protokolü Mimarisi

Makalenin son bölümü, OML'yi desteklemek için tamamen zincir üstü bir protokolü (Sentient Protokolü) önermektedir:

· Depolama Katmanı: Model ağırlıklarını ve parmak izi kayıt bilgilerini saklar;

· Dağıtım Katmanı: Yetkilendirme sözleşmesi model çağrı girişini kontrol eder;

· Erişim Katmanı: İzin kanıtı aracılığıyla kullanıcının yetkilendirilip yetkilendirilmediğini doğrular;

· Teşvik Katmanı: Gelir yönlendirme sözleşmesi her çağrıyı eğitimciler, dağıtımcılar ve doğrulayıcılara ödeme yapacak şekilde dağıtır.

2. Parmağınız İzi Tanımlama ve Model Sahiplik Mekanizması

GitHub: https://github.com/sentient-agi/oml-1.0-fingerprinting

Bu depo, Sentient parmak izi mekanizmasının ilk uygulama sürümü olup, eğitim sürecine gömülebilir parmak izi enjeksiyonu ve doğrulama arabirimi sunmaktadır. Amacı, model sahipliğinin doğrulanabilir olmasını sağlamak, kullanımın izlenebilir olmasını ve izinsiz kopyalama ve ticarileştirmeyi önlemektir. Bu, OML çerçevesine yönelik somut bir mühendislik uygulamasıdır.

Parmağınız İzi mekanizmasının özü: Modeli ayarlayarak, model sahibi, modelin kendisine ait olup olmadığını belirlemek için belirli bir sorguyla modeli doğrulayabilir, böylece modelin "şifre imzası"nı oluşturur.

3. Güvenli Muhafaza Ortamı (Enclave) TEE Hesaplama Çerçevesi

GitHub: https://github.com/sentient-agi/Sentient-Enclaves-Framework

Sentient Enclaves Framework, AWS Nitro Enclaves gibi güvenilir yürütme ortamlarını (TEE) kullanarak model çıkarımını, ayarlamayı ve vekil hizmetlerin güvenli dağıtımını başarıyla gerçekleştiren açık kaynaklı bir çerçevedir. Bu çerçeve modelin "sadakatini" vurgular, yalnızca yetkilendirme isteklerine yanıt vermesini sağlar ve izinsiz erişimi ve kullanımı önler.

TEE (Sentient Enclaves Framework), yüksek performans ve bulut entegrasyonu avantajına sahiptir, gerçek zamanlı yapay zeka ve hassas veri işleme için uygundur, ancak donanım bağımlılığı ve yan kanal saldırıları kısıtlamaları vardır. Diğer şifreleme teknolojileriyle karşılaştırıldığında, FHE, donanım bağımlılığı olmayan ve kuantum karşıtı güvenlik sağlayan güçlü gizlilik güvencesi sunar, ancak performans maliyeti büyüktür ve TEE'nin yüksek performans görevleri ile doğrudan değiştirilmesi zordur. ZK, doğrulanabilirlik ve merkezi olmayan senaryolarda mükemmel performans gösterir, TEE'ye bir ilave olarak kullanılabilir (bu modülün gelecekte zkML ile entegre edilmesi planlanmaktadır).

4. Bilinçli Ajan Çerçevesi

GitHub: https://github.com/sentient-agi/Sentient-Agent-Framework

Sentient-Agent-Framework, AI ajanının tarayıcıyı kontrol ederek Web görev otomasyonunu başlatmasına odaklanan hafif bir açık kaynaklı çerçevedir (örneğin arama yapma, video oynatma), doğal dil komutlarını kullanarak sade bir geliştirme deneyimi sunar (iddialı 3 satır kod), bu mimari "algılama-planlama-gerçekleştirme-geribesleme" tam döngülü akıllı ajanın oluşturulmasını destekler; geleneksel AI Ajan Çerçevesiyle karşılaştırıldığında Sentient-Agent-Framework işlevsellik açısından sınırlı, hafif ve özlüdür ve daha çok zincir-dışı Web görevleri için uygundur.

5. Bilinçli Sosyal Ajan

GitHub: https://github.com/sentient-agi/Sentient-Social-Agent

Sentient-Social-Agent, sosyal platformlarda (Twitter, Discord ve Telegram) otomatik etkileşim sağlayan bir AI sistemini oluşturmayı amaçlar; sosyal ortamı anlama, içerik üretme, kullanıcılarla etkileşime geçme ve çoklu ajan işbirliği yoluyla sosyal etkileşim gerçekleştirme yeteneğine sahiptir; bu sistem, Sentient Ajan çerçevesiyle entegre edilebilir.

6. Açık Derin Arama (Çevrimdışı Değil)

Sentient resmi web sitesinde, Açık Derin Arama, ChatGPT ve Perplexity Pro'yı aşabilen bir arama ajanı olarak tanımlanmaktadır. Ekip üyesi Sewoong Oh, EthDenver 2025 Open AGI Zirvesi'nde bazı planları açıklamıştır:

Açık Derin Arama, Sensient'in arama özellikleri (sorgu paraphrasing, URL ve belge işleme vb.) ve akıl yürütme ajanı olmak üzere iki temel bileşenden oluşmaktadır. Akıl yürütme ajanı, açık kaynaklı LLM'leri (örneğin Llama 3.1 ve DeepSeek) kullanır; arama, hesap makinesi ve öz-yansıma gibi araçlar aracılığıyla arama kalitesini arttırır. Frames Benchmark üzerinde, Açık Derin Arama'nın performansı diğer açık kaynak modelleri aşmaktadır ve hatta bazı kapalı kaynak modellerle rekabet edebilmektedir, ancak işlevi henüz çevrimiçi olmadığından, gerçek yeteneklerini şu anda değerlendiremiyoruz.

Üç, Ürün Şekli, Uygulama ve Planlama

Şu anda Sentient'in resmi websitesinde gösterilen ürünler, Sentient Chat Sohbet Platformu ve açık kaynak modeli Dobby LLM'lerdir:

Sentient Chat:

Sentient Chat, merkezi olmayan bir yapay zeka sohbet platformu olan Sentient Vakfı tarafından sunulan bir platformdur. Bu platform, açık kaynak büyük dil modelleri (örneğin Dobby serisi) ve ileri çıkarım ajanı çerçevesini birleştirir, temel işlevleri şunlardır:

1. Açık Çıkarım Ajanı: Sentient Chat'e gömülü çıkarım ajanı, karmaşık görevleri yerine getirebilir ve araçlar arasında (ODS), hesap makinesi, kod yürütme gibi destekleyici araçlar sunar.

2. Çoklu Ajan Entegrasyonu: Platform, birden fazla yapay zeka ajanını entegre etmeyi destekler, kullanıcılar ihtiyaca göre farklı ajanları seçerek etkileşime geçebilirler. Web3 sürümü POE veya açık, ajan destekli Perplexity alternatif çözümlerine benzer.

Sentient Chat şu anda test aşamasındadır ve yalnızca e-posta yoluyla veya topluluk etkinliği yoluyla dağıtılan davet kodları aracılığıyla erişilebilir. Resmi açıklamalara göre, şu ana kadar 5.000'den fazla kullanıcının Sentient Chat'i kullanma izni kazandığı ve 100.000'den fazla kullanıcı sorgusunun işlendiği belirtilmektedir. Yazarın henüz test beyaz listesi kullanıcısı olmadığından, modelin gerçek yeteneklerini şu anda değerlendirememektedir.

Dobby LLM Model Serisi:

1. Dobby-Unhinged Serisi

· Dobby-Unhinged-Llama-3.3-70B: Llama 3.3-70B-Instruct'e dayalı olarak, kişisel özgürlüğü ve kripto para birimlerini vurgulayan, açık sözlü, mizahi ve insanımsı bir diyalog stiline sahip olan bu versiyon.

· Dobby-Mini-Unhinged-Llama-3.1-8B: Kaynakları kısıtlı cihazlar için uygun olan 8B parametre versiyonu.

2. Dobby-Mini-Leashed-Llama-3.1-8B: Daha nazik bir ton kullanarak, daha sağlam çıktıya ihtiyaç duyan uygulama senaryoları için uygundur.

Dobby LLM modelleri, Llama 3.1 ve 3.3'e dayalı olarak ince ayarlanmış versiyonlardır. Bu modellerin uygulama senaryolarının genellikle sohbet botları, içerik üretimi ve yaratıcılık, rol yapma ajanları gibi alanlarda olduğuna inanıyoruz. Esnek stil üretimi, çıkarım güçlendirme ve düşük kaynak gereksinimleriyle, sınırlı kaynaklara sahip ortamlarda hızlı dağıtım ve esnek özelleştirme için uygundurlar. Daha güçlü GPT-4 gibi kapalı kaynak modellere göre, Dobby LLM hala ileri düzey mantık, çoklu alan bilgisi çıkarımı ve derin çıkarım görevleriyle ilgili işlemlerde zayıf noktalara sahiptir.

Dört, Ekosistem İşbirliği ve Uygulama Senaryoları

Şu anda Sentient Builder Programı, geliştiricilere Sentient Chat ekosisteminde çalışan AI Agent zekasını oluşturmalarını desteklemek için 1 milyon dolarlık fon sağlamaktadır. Geliştiricilerden, Sentient'ın geliştirici kiti kullanmaları ve Sentient Agent API aracılığıyla ekosistemine erişmeleri istenmektedir.

Aynı zamanda, Sentient'ın resmi web sitesinde duyurduğu ekosistem ortakları, Crypto AI alanında çeşitli projelerin ekibini kapsamaktadır, şöyle:

Şekil 2: Sentient'ın AI Ekosistem Ortakları

Sentient, Crypto AI alanının önde gelen projesi olarak, kaynak bütünleştirme yeteneğiyle sektördeki herhangi bir önde gelen girişim projesini kapsayabilir. Ancak belirtilmelidir ki, kripto alanında "pazarlama odaklı" işbirlikleri geniş çapta mevcut olup, Sentient'ın ekosistem ortaklarının ekosisteme katkı düzeyi ve bağlılığı hala gözlemlememizi gerektirmektedir.

Open AGI Summit, Sentient ekibinin düzenlediği, yapay zeka (AI) ve kripto teknolojisinin birleşimini keşfetmeyi amaçlayan küresel bir konferanstır. Yazar, 2024 ve 2025 yıllarında ETH Denver ve ETHcc sırasında zirve toplantılarına katılmış olup, Sentient ekibi sektördeki önde gelen kurum yatırımcılarını ve proje geliştiricilerini bir araya getirme yeteneğine sahiptir, bu da bir vurgu noktasıdır.

Beş, Ekip Yapısı ve Araştırma Arka Planı

Sentient Vakfı, küresel üst düzey akademisyenler, kripto endüstrisi girişimcileri ve mühendisleri bir araya getirerek, topluluk odaklı, açık kaynaklı, doğrulanabilir bir AGI platformu oluşturmayı amaçlamaktadır. Resmi olarak duyurulan bilgilere göre, ekibin ana üyeleri şunlardır:

Çekirdek Yönetim Ekibi (Steering Komitesi)

· Pramod Viswanath – Princeton Üniversitesi Forrest G. Hamrick Profesörü, uzun süredir bilgi teorisi ve iletişim sistemleri üzerine araştırma yapmış, Sentient'ın AI güvenliği ve teorik altyapı inşasını liderlik etmektedir.

· Himanshu Tyagi – Hindistan Bilim Enstitüsü profesörü, gizlilik koruma ve merkezi olmayan öğrenme algoritmalarında uzmandır ve model eğitimi ve gizlilik işbirliği konusunda akademik destek sağlamaktadır.

· Sandeep Nailwal – Polygon'un Kurucu Ortaklarından, Blockchain Stratejisinden ve Küresel Ekosistem Düzenlemesinden Sorumlu, Kripto Topluluğunu AI Mimarisiyle Birleştiren Anahtar Kişilik.

· Sensys Ekibi – Web3 Doğal Ürün Atölyesi, Kullanıcı Deneyimi Optimizasyonu ve Geliştirici Altyapısı Geliştirme Konusunda Liderlik Ediyor, Sentient Ürününün Piyasaya Sürülmesini Destekliyor.

Çekirdek Mühendislik ve Geliştirme Ekibi: Meta, Coinbase, Circle, Polygon, Binance Gibi Tanınmış Teknoloji ve Blockchain Şirketlerinden, Aynı Zamanda Princeton Üniversitesi, Washington Üniversitesi, Hindistan Teknoloji Enstitüsü Gibi Üniversitelerden Araştırmacılar. AI Araştırma ve Model Eğitim Ekibi: Araştırma Ekibi AI/ML, NLP, Bilgisayar Görüşü ve Güçlendirme Öğrenme Konularını Kapsıyor, Üyeler Google Araştırma, Daimon Labs, Fetch.ai Gibi Kurumlarda Pratik Deneyime Sahip.

Özellikle belirtilmesi gereken bir husus, Sentient'ın kuruluşundan itibaren Polygon Kurucu Ortaklarından Sandeep Nailwal'ın Başarılı Başlangıç Yaşamı ile geldiği. Ethereum Ekosistemi için Önemli Bir Ölçekleme Çözümü Olarak, Matic, Plasma'ya, Lider Değil Ancak Yeterince "Ucuz ve Hızlı" Olan Bu Teknolojiye Dayanarak Başladı, NFT ve Sosyal Medya Gibi Alanlarda Polygon'un Farklılaşma Noktalarını Oluşturarak, Aynı Zamanda Mir Protocol ve Hermez Network'ü Satın Alarak ve Polygon zkEVM'yi Tanıtarak, ZK Teknolojisini Blockchain Genişletme Çözümüne Entegre Etti. Sentient, Sandeep Nailwal'ın İkinci Girişimi Olarak, Deneyimi, Fonları, İletişim Ağları ve Pazar Bilinirliği O Zamanlardan Çok Daha İleri, 2024 Yılında Henüz Mükemmel Olmayan Proje Fikrini Devasa Miktarlarda Sermaye ile Birleştirilebilecek ve Ancak AI Alanı Crypto'dan Farklı Olarak, Sentient'ın Yeni Pazar Ortamının Değişimi, Artan Rekabet ve Teknolojik Yenilik Gibi Dış Zorluklarla Gelişmeye Devam Etmesi Gerekiyor.

Altı, Finansman Durumu ve Jeton Modeli

Sentient'e 2024 Yılında Founders Fund, Pantera, Framework Ventures Tarafından Ortaklaşa Yapılan 85 Milyon Dolarlık Seed Yatırımı Alındı. Şu Anda Jeton Çıkarılmadı. Mevcut Ajan Teşvik Puanları Gelecekte Bir Jete Dönüştürülebilir. Jetonlar, Model Sürümü Yönetimi İçin Teklif Yürütme, Ajan Çıktısının Doğruluğunu Stake Etme, Yönetişim Oy Kullanma Gibi Alanlarda Kullanılabilir.

Şekil 3: Sentient Finansman Durumu

Sentient, doğduğu gün anahtarla doğmuş kraliyet projesidir; Yatırımcı geçmişi, finansman boyutu ve değeriyle piyasadaki çoğu Crypto AI projesini geride bırakmıştır. Bir yandan güçlü kaynak desteği, çeşitli endüstri kaynaklarını daha kolay bir şekilde entegre etmeyi sağlayabilir, yüksek finansman miktarı ise üst düzey yetenekleri takımına dahil etmeyi ve sağlam sermayenin endüstri döngüsü boyunca projenin gelişimini desteklemeyi daha kolay hale getirebilir. Ancak diğer yandan, mevcut durumda Crypto endüstrisi VC onayına dayalı yüksek değer Biçilen projeleri genellikle cazibesiz bulmaktadır; ayrıca VC token projelerinin fiyatı genellikle temel nitelikten ciddi şekilde ayrılmıştır. Sentient'ın etkili bir Crypto AI ürünü sunamadığını varsayarsak ve sonunda yüksek değerinde bir token dağıtımı seçerse, zarar gören yine güveni yeniden kazanmaya ihtiyaç duyan Crypto topluluğu olacaktır. Başımızdaki endüstri sıkıntısına nasıl başa çıkacakları, takip etmeye değer.

Yedinci, Rakip Analizi ve Pazar Konumu

Piyasadaki Crypto AI projelerinin çoğu genellikle veri, model, hesaplama, eğitim veya çıkarım gibi tek bir alan üzerine odaklanmış veya tüketici düzeyinde uygulamalar gibi AI Agent gibi gelişimler içermektedir. AI Zinciri gibi konumlandırılan projeler, genellikle ana ağın AI dönüşümünü (örneğin Near ve ICP) veya Bittensor gibi merkezsizleşmiş kaynak paylaşımı koordinasyonu ve token teşvik protokolleri gibi konuları içermektedir; Sentient'ın konumu tam olarak onlarla örtüşmüyor. Model eğitimi tarafında, Sentient daha çok bir entegrasyon platformuna benziyor ve piyasada bulunan AI açık kaynaklı modellerle işbirliği içinde çalışıyor. Agent tarafında ise, Sentient TaIus, Olas veya Theoriq gibi çoklu ajan sistemleri ve akıl yürütme yetenekleri konusunda belirli rekabet ilişkilerine sahip olsa da, her projenin farklı temel hedefleri ve uygulama senaryoları olduğundan, hala birbirlerini tamamlayıcı niteliklere sahipler.

Sekiz, Özet

Sentient, merkezi olmayan yapay zeka (AGI) protokolü platformu olarak, AI modellerine net mülkiyet yapısı sağlamayı ve çağrıları ve değer paylaşımını zincir üzerindeki mekanizmalarla gerçekleştirmeyi amaçlamaktadır; mevcut merkezi sistemlerin sahiplik belirsizliği ve adaletsizlik sorunlarını çözmeyi hedeflemektedir. Temel çerçeve OML (Açık, Paraya Çevrilebilir, Sadık) model parmak izi ve blok zincir teknolojisi ile açık kaynaklı modellerin mülkiyetini, şeffaflığını ve adil paylaşımını sağlamayı garanti eder. Sentient, Polygon'un kurucu ortağı Sandeep Nailwal'in kaynaklarıyla birlikte birçok önde gelen VC ve AI ekosistem ortağının desteğini almıştır; gelişimdeki belirsizlikler, tartışmalar ve rekabetle karşı karşıya olsa da, Sentient'ın hala merkezi olmayan AI mülkiyetinin standart protokollerinden biri haline gelmesini ve AGI'nın merkezi olmayan gelişimini teşvik etmesini umuyoruz.

Bu makale bir katkıda bulunandan gelmektedir ve BlockBeats'in görüşlerini yansıtmayabilir.

BlockBeats Resmi Topluluğuna Katılın:

Telegram Abonelik Grubu: https://t.me/theblockbeats

Telegram Sohbet Grubu: https://t.me/BlockBeats_App

Twitter Resmi Hesabı: https://twitter.com/BlockBeatsAsia