OLM 歷程解析：從首個 IMO 到去中心化社區的演變

作者：氪rypto

引言

本文深入探討 OLM (@OLM_Research) 的發展歷程，從IMO（初始模型發行）的成功到現在成為去中心化社區，開始融入 ORA 生態系統。我們欣然見證一路以來ORA的OLM和IMO為人工智能模型開發帶來的諸多影響。

1.初生：IMO歷史首秀，創新開闢商業模式

1.1 IMO

IMO，即初始模型發行，將開源AI模型的所有權代幣化。IMO的引入，不僅將AI模型作為鏈上資產，還為持有者提供了類似股票股息的收益，帶動了其商業價值。對於人工智能模型來說，IMO為開源項目提供可持續的資金來源，促進模型的傳播和持續貢獻。而且它還允許代幣持有者通過收入和推理資產（如 ERC-7007）獲取人工智能模型的價值。

可以說，是IMO憑藉一己之力將整個AI行業的價值帶入區塊鏈，因此廣泛被業內看好為本週期內最大的商業創新模式。

1.2 OpenLM

OpenLM由去中心化團隊所創建，是一個執行語言建模（LM）存儲庫，旨在促進中型LM的研究，持有MIT許可。

1.3 OLM IMO

OLM的IMO 是全球首個 IMO，標誌著人工智能與加密領域的結合，在以太坊上實現了模型的代幣化，創造出與OpenLM模型願景一致的生態系統，推動“開放式人工智能”的發展。OLM代幣在市場中也表現出色，最高漲幅超過 60 倍，市值達到 6000 萬，印證出IMO在AI行業中的巨大潛力和財富效應。

2. 驅動：社區自賦能，去中心化是關鍵

OLM Research和OLM DAO是“IMO後”的兩個社區自組織，體現了IMO概念中的“去中心化”和“開源開發精神”。

OLM的全開源屬性，讓所有人都能在其人工智能模型和其他基礎上進行研發，從而激勵社區為持續發展做出貢獻。

OLM由社區和貢獻者驅動，真正實現去中心化運營。這個顯著特徵突顯出去中心化和協作精神，引領OLM之路邁向成功。

3. 研究：AI模型也在不斷進步

近期，OLM Research在人工智能模型開發方面取得了重大進展。在OpenLM初始模型基礎上，取得的兩項進展如下：

1. 優化Open_LM模型：通過注意力機制（Attention Mechanism）和數據處理（Data Handling）升級了 OpenLM 模型。

2. 引入微調模型（Fine-Tuned Models）：基於OpenLM，引入微調模型（1B和7B open_lm Chat Models以及 (A.I.)location AI Model）。

4. 產品力Max的ChatOLM——去中心化AI聊天機器人

有了之前的工作為基礎，OLM Research進一步推出ChatOLM——一款由$OLM鏈上人工智能驅動的去中心化AI聊天機器人。

ChatOLM由微調模式OpenLM模型驅動，還具有抗審查性，它利用以太坊將人工智能推理分配給ORA的OAO驅動的去中心化ORA節點。

這個案例證明了OLM Research對衍生產品的開發能力以及交付能力。產品上線一個月後，就積累達8,000次以上的鏈上使用。

5. ORA 的貢獻：不可或缺的中堅力量

ORA的支持，讓OLM社區更加繁榮和去中心化，也給OLM的成功保駕護航：

• 維護開源opML和OAO框架，為OLM的IMO提供技術基礎設施

• 將OLM開發的模型集成到Onchain AI Oracle（OAO）中，把OLM開放給區塊鏈上的所有用戶

• 在與OLM相關的模型活動中，獎勵ORA積分，鼓勵用戶使用和參與其中，孵化去中心化的人工智能生態系統。

6. 展望未來，潛力無限

OLM 的旅程證明了IMO的革新潛力，隨著OLM Research的持續創新，去中心化人工智能的未來將更加可持續和社區驅動。IMO讓所有人能夠以去中心化的形式投資AI，推動了整個AI行業的革新。我們也期待OLM社區與開源AI創新不斷髮展。