フロンティアラボには、予算では消せない死角が3つある
彼らの強みは、生の計算資源と規模というひとつの軸に集中しています。Hylonは、そのラボが構造的に戦えない土俵で戦い、そこからフロンティアへ向けて積み上げます。
あなたのプライベートな文脈に手が届かない
中央集権型のラボは、あなたの私生活まるごとを倫理的にも法的にも集約できません。だからセッションのたびに、あなたを初対面の他人として迎えます。HylonのパーソナルAIは、あなた自身のデバイス上で文脈を学び、生データはそこから出ません。
世界が実際に暮らす場所にいない
検閲された市場や手薄な市場では、主要なアシスタントはブロックされ、速度を絞られ、現地の言語もろくに話せません。HylonはOrbNetを通じて、すでにこれらの市場の内側にいます。ペルシア語、アラビア語、ロシア語、トルコ語などで。
所有しているのはユーザーではなく株主
ユーザーが生み出した価値は、ラボの株主のもとへ流れていきます。Hylonを所有し統治するのはネットワーク自身で、ネットワークを動かす人が、検証済みの仕事に対してORBを受け取ります。
すべての中央集権型ラボを追い抜くことが、最終的な目的地です。明日いきなり正面から勝つのではありません。まず足がかりで勝ち、そこから生まれるデータ、収益、トレジャリーを積み上げることで、フロンティアでの戦いに挑む資格を得ます。いまはデータで上回り、あとから計算資源で上回る。
お金では複製できないデータのフライホイール
100万のパーソナルAIが、西側のラボには集められない言語と市場で、実際のユーザータスクから学びます。生データがデバイスを離れることはありません。集約されるのは、差分プライバシーとセキュア集約を伴う連合学習を通じた、プライバシーを保つ学習信号だけです。強くなったグローバルモデルはすべてのデバイスに戻り、ループはさらに深まります。
競合は毎年もっと多くの資金を集められます。それでもこのコーパスを、法的にも物理的にも組み上げることはできません。
- 01パーソナルAI デバイス上であなたの文脈を学ぶ
- 02実タスクの信号 実際の行動から強化される
- 03プライベートな集約 差分プライバシー、セキュア集約
- 04より強いモデル すべてのデバイスへ戻る
2つのティア。スマホが学習できるふりではなく、所有による分散
帯域の問題は、低通信の学習手法が解きました。実際の学習が、ふつうのブロードバンド越しに大陸をまたいで走っています。残る山は総計算量であり、それはトレジャリーの問題です。
学習
データセンター級のGPUクラスタ。一部はDAOのトレジャリーが保有し、一部はステークしたオペレーターが持ち寄ります。ふつうのインターネット越しに、低通信の学習手法で協調します。帯域はすでに解けた問題で、本当の制約はメモリと生の計算量です。
100万台のデバイス
設計はこうです。OrbNetの利用者基盤にあるスマホ、PC、Macが推論を担い、デバイス上でパーソナライズし、強化学習の信号を採点し、データを提供します。現在のノードベータで動いているのは、検証済みのベンチマークと検証作業です。より重い役割はGateごとに順次オンになります。あらゆる貢献は計測され検証されます。ただ起動しているだけの時間に報酬は出ません。
変更不能なガードレールの内側で、自らを改善しリリースするAI
自動化された研究ループが文献を調べ、レシピを提案し、安価な実験を回し、次のモデルを学習させます。レシピは安価な実験で見つけ、高価な学習は検証済みのレシピにだけ使います。チャレンジャーが稼働中のモデルを証明可能な形で上回り、すべての安全チェックを通ったとき、新しい名前付きバージョンとして自動で昇格します。
真実、安全、誠実、整合というレベル0の土台は自己改変できず、最終的なリリースゲートは安全評議会が握ります。野心は最大限に、影響範囲は限定的に。
競合が同時には持てない5つの資産
すべての主張は、証明できるGateに結び付いている
能力を主張するのは、そのGateを越えたあとだけです。汎用知能の到達を、日付付きで約束することはありません。
パーソナルAI、コンピュート、ORB、DAOを、トップクラスのオープンモデル上でひとつのプロダクトとして提供。セルフホスト、プライベート、検閲なし。
継続学習したモデルが、足がかり領域ですべてのオープンモデルを上回り、個人的なタスクではフロンティア相手のブラインド選好でも勝ちます。
DAOが所有するクラスタがモデルを学習させ、チャンピオン・チャレンジャーのパイプラインが、安全ゲートのもとで新しいバージョンを自動的に昇格させます。
計算資源と検証済みのレシピが、明示的なしきい値を越えることが条件です。越えて初めて主張します。