থিসিস বিবৃতি

বোল্টস ক্যাপিটাল থেকে ২০ মিলিয়ন ডলারের কৌশলগত প্রতিশ্রুতি পেয়ে, রেপো একটি পরিবর্তনের নেতৃত্ব দিচ্ছে যেখানে ডিসেন্ট্রালাইজড প্রেডিকশন মার্কেটগুলি স্পেকুলেটিভ মঞ্চ থেকে এআই ডেভেলপমেন্টের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ অবকাঠামোতে পরিণত হচ্ছে। এই পদক্ষেপটি ক্রিপ্টো অর্থনৈতিক উদ্দীপনা ব্যবহার করে পরবর্তী প্রজন্মের এআই মডেলগুলির জন্য মাল্টিমোডাল ডেটা যাচাই এবং গঠন করে, যা উচ্চমানের, মানব-যাচাইকৃত ট্রেনিং ডেটার বিশ্বব্যাপী অভাবকে সমাধান করে।  

রেপ্পো ফাউন্ডেশন যে বোল্টস ক্যাপিটাল থেকে ২০ মিলিয়ন ডলারের কৌশলগত বিনিয়োগ পেয়েছে তার সাম্প্রতিক ঘোষণা ডিসেন্ট্রালাইজড এআই খাতে তরঙ্গ সৃষ্টি করেছে। যদিও প্রচলিত প্রেডিকশন মার্কেটগুলিকে প্রায়শই স্পোর্টস বা নির্বাচনের জন্য সহজ বেটিং প্ল্যাটফর্ম হিসাবে দেখা হয়, রেপ্পো এই প্রযুক্তিকে অনেক বড় একটি সমস্যা—কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ট্রেনিং ডেটা বটলনেক—এর দিকে নিয়ে যাচ্ছে। ২৩ এপ্রিল, ২০২৬-এ চূড়ান্ত হওয়া এই মূলধন সংযোজনটি একটি দীর্ঘমেয়াদি জুয়া, যেখানে স্টেকড মানব বিচারই উচ্চমানের এআই মডেলগুলি ট্রেন করার জন্য অপরিহার্য উপাদান।

 

এই ফান্ডিং শুধুমাত্র ব্যালেন্স শিট প্যাডিং নয়, এটি একটি সংকেত যে প্রতিষ্ঠিত বিনিয়োগকারীরা কেন্দ্রীয় ডেটা সিলোগুলি এড়িয়ে যাওয়ার উপায় খুঁজছেন। বল্টস ক্যাপিটাল এটি ধরে রাখছে যে রেপোর প্রোটোকলটি কাঁচা মানুষের মতামতকে যাচাইযোগ্য, অন-চেইন সংকেতে রূপান্তরিত করতে পারবে, যা AI কোম্পানিগুলির জন্য অত্যন্ত প্রয়োজনীয়। মডেলগুলি আরও জটিল হয়ে উঠতে থাকলে, বাস্তব মানুষের দ্বারা যাচাইকৃত, নিজেদের স্বার্থ নিয়ে কাজ করা বাস্তবতা-ভিত্তিক ডেটা তথ্যের প্রয়োজনীয়তা অপরিহার্য। রেপো এই ফান্ডগুলির মাধ্যমে তাদের ইনফ্রাস্ট্রাকচারকে স্কেল করতে এবং প্রমাণ করতে চায় যে ডিসেন্ট্রালাইজড নেটওয়ার্কগুলি পারম্পরিক, কেন্দ্রীয়ভাবে লেবেলিং সেবা অপেক্ষা বেশি দক্ষ। এই বদলটির গঠনটি বর্তমান REPPO-ধারকদের স্বার্থকে সুরক্ষিত রাখবে, একইসঙ্গে গভীর প্রযুক্তিগত উন্নয়নের জন্য একাধিককোয়ার্টারের জন্য সময়সীমা প্রদান করবে।

রেপোর তত্ত্ব হলো যে, মানুষ তখনই ভালো তথ্য প্রদান করে যখন তাদের হারানোর কিছু থাকে। প্রচলিত ডেটা লেবেলিং প্রায়শই কম বেতনের কর্মচারীদের উপর নির্ভর করে, যারা কাজগুলো দ্রুত শেষ করতে চায়, যার ফলে অস্পষ্ট বা ভুল ডেটা তৈরি হয়, যা একটি এআই মডেলের পারফরম্যান্সকে নষ্ট করে দিতে পারে। রেপো এটিকে উল্টিয়ে দেয়, যেখানে অংশগ্রহণকারীদের তাদের বিচারের সঠিকতা নিশ্চিত করতে টোকেন স্টেক করতে হয়। এটি একটি নিজেকে সংশোধনকারী ব্যবস্থা তৈরি করে, যেখানে উচ্চমানের অবদানকারীদের পুরস্কৃত করা হয় এবং খারাপ ডেটা প্রদানকারীরা তাদের স্টেক হারায়। এই ক্রিপ্টো-অর্থনৈতিক উদ্দীপনা স্তরটি নিশ্চিত করে যে, এআই মডেলগুলিতে প্রবাহিত ডেটা শুধুমাত্র পরিমাণগতভাবেই নয়, অত্যন্ত বিশ্বস্তও। প্ল্যাটফর্মটির গতমাসেই $2 মিলিয়নেরওবেশি ট্রেডিং ভলিউম দেখা গিয়েছে।

 

এই আয়োজনটি দেখায় যে সরল জয়/হারের বাইরে যাওয়া বাজারগুলির জন্য একটি বাড়তে থাকা আকাঙ্ক্ষা রয়েছে। তথ্যকে একটি বাণিজ্যযোগ্য সম্পদ হিসাবে বিবেচনা করে, রেপো এআই ডেভেলপারদের একটি জনসমূহের সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা কিনতে দেয়, যারা সঠিক হওয়ার জন্য আর্থিকভাবে উৎসাহিত। এই মডেলটি বিশেষভাবে কার্যকর, যেমন এআই নীতিশাস্ত্রকে ফাইন-টিউন করা বা মানব কথোপকথনের সূক্ষ্মতা মূল্যায়নের মতো বিষয়বস্তুর জন্য, যেখানে একটি অভিযাচিত উৎসের থেকে একটি সরল yes/no আধুনিক LLM-এর প্রয়োজনীয়তার জন্য অপর্যাপ্ত।  

রেপ্পোর আর্কিটেকচার ডেটানেট নামক বিশেষায়িত সাবনেটওয়ার্কের উপর নির্ভর করে। প্রতিটি ডেটানেট একটি ছোট বাস্তুতন্ত্র হিসেবে কাজ করে, যা মেডিক্যাল ইমেজিং, আইনি টেক্সট বা এমনকি নির্দিষ্ট গেমিং স্ট্র্যাটেজির মতো নির্দিষ্ট ধরনের ডেটা বা শিল্পের উপর ফোকাস করে। ২০২৬ সালের জুনের শেষের মধ্যে, দলটি এই নেটওয়ার্ককে ১০০-এরও বেশি ডেটানেটে বিস্তার করার লক্ষ্য রাখে, যাতে AI এজেন্টগুলির জন্য মানুষের দৃষ্টিভঙ্গির একটি বৈচিত্র্যময় লাইব্রেরি তৈরি হয়। এই সাবনেটওয়ার্কগুলি মূলত মার্কেটপ্লেস, যেখানে AI বটগুলি প্রত্যক্ষভাবে মানুষদের মতামত এবং পছন্দের জন্য পayment করতে পারে, পারম্পরিক মধস্থতাকারীদের বাদ দিয়ে। এই ডিসেন্ট্রালাইজড পদ্ধতির ফলে সেইসব নিচের-স্তরের ডেটাসেটগুলি তৈরি হয়, যা কেন্দ্রীয়কৃত কোম্পানিগুলির জন্য প্রায়শই খুবই ব্যয়বহুল বা কঠিন।  

 

এই ডেটানেটগুলির নমনীয়তাই রেপোকে তার প্রতিদ্বন্দ্বীদের থেকে আলাদা করে। একটি সবকিছুর জন্য একই ডাটাবেসের পরিবর্তে, ডেভেলপাররা তাদের মডেলের প্রয়োজনীয়তার জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা একটি ডেটানেট চালু করতে পারে। এটি টেক্সট, অডিও বা ভিডিও হোক না কেন, প্রোটোকলটি মাল্টিমোডাল ডেটা প্রসেসিংকে সমর্থন করে, যা এখন AI-এর দিকে আরও জটিল, বহু-সংবেদনশীল অ্যাপ্লিকেশনগুলির দিকে সরে যাওয়ার সময় অপরিহার্য। যেহেতু এই ডেটানেটগুলি ডিসেন্ট্রালাইজড, তাই এগুলি স্থানীয় কর্মচারীদের পরিবর্তে একটি বিশ্বব্যাপী বিশেষজ্ঞদের পুল থেকে ডেটা আকর্ষণ করতে পারে। এই বিশ্বব্যাপী পৌঁছানোর মাধ্যমে, ট্রেনিং ডেটা সাংস্কৃতিকভাবে বৈচিত্র্যপূর্ণ এবং মানবজীবনের আরও বিস্তৃত অভিজ্ঞতার প্রতিনিধিত্ব করে, যা কয়েকটি টেক গিয়ান্টদের নিয়ন্ত্রণাধীন ডেটাসেটগুলিতে প্রায়শই দেখা যায়। 

রেপ্পোর দৃষ্টিভঙ্গির সবচেয়ে ভবিষ্যতম দিকগুলির একটি হল মানুষ এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সহযোগিতা, যেখানে স্বায়ত্তশাসিত এজেন্টগুলি প্রধান গ্রাহক। রেপ্পো ল্যাবসের সহ-প্রতিষ্ঠাতা আরজি-এর মতে, লক্ষ্য হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এজেন্ট এবং রোবটগুলি স্বায়ত্তশাসিতভাবে ডেটানেট চালু করে মানুষের ফিডব্যাকের জন্য তাদেরকে পেমেন্ট করা। এই পরিস্থিতিতে, একটি জটিল সামাজিক পরিবেশে ঘুরেবেড়ানোর পদ্ধতি শেখার চেষ্টা করছে এমন একটি রোবট, নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে সঠিকভাবে আচরণ করার উপায় সম্পর্কে মানুষদেরকে জিজ্ঞাসা করার জন্য একটি বাজার তৈরি করতে পারে। যারা সবচেয়ে সঠিক বা সহায়ক দৃষ্টিভঙ্গি প্রদান করে, তাদেরকে REPPO টোকেনের মাধ্যমে পুরস্কৃত করা হয়, যা একটি টেকসইঅর্থনীতির সৃষ্টি করে, যেখানে মানবিক বুদ্ধিমত্তা হলোযন্ত্রগুলির জন্য বিক্রয়যোগ্যএকটিসেবা।  

 

এই পরিবর্তনটি শিল্পকে স্থির, মৃত ডেটার দিক থেকে নতুন পর্যবেক্ষণের জীবন্ত স্ট্রিমের দিকে নিয়ে যায়। রেপো দাবি করে যে তাদের সিস্টেমটি ৪৮ ঘন্টার মধ্যে নতুন, মানব-যাচাইকৃত ডেটা প্রদান করতে পারে। এটি ঐতিহ্যগত ডেটাসেটগুলির তুলনায় একটি বিশাল উন্নতি, যেগুলি প্রায়শই প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহারের সময় মাস বা বছরের পুরনো হয়ে যায়। যখন বিশ্বটি দ্রুত পরিবর্তিত হচ্ছে, তখন AI মডেলগুলিকে মানব প্রবণতা, স্ল্যাং এবং সাংস্কৃতিক পরিবর্তনগুলির সাথে সমসাময়িক থাকতে হবে। বাজারভিত্তিক ইন্টারফেসের মাধ্যমে বটগুলিকে সরাসরি মানুষের সাথে মিলনের অনুমতি দিয়ে, রেপো AI-কে বাস্তব-সময়ের মানব মূল্যবোধ এবং জ্ঞানের সাথে প্রাসঙ্গিক এবং সমন্বিত রাখে।  

REPPO টোকেনটি সম্পূর্ণ বাস্তুতন্ত্রের জীবনরক্ত, যা একটি উদ্দীপনা এবং ব্যবহারিক টুল হিসেবে কাজ করে। একটি নতুন Datanet চালু করতে, সাবনেটগুলিকে অংশীদারদের জন্য উদ্দীপনা সরবরাহ করতে খোলা বাজার থেকে REPPO কিনতে হবে। এটি নেটওয়ার্কটি 100+ Datanets-এর লক্ষ্যের দিকে এগিয়ে যাওয়ার সাথে সাথে একটি ধারাবাহিক ক্রয় চাপ তৈরি করে। অতিরিক্তভাবে, টোকেনের সরবরাহ 1 বিলিয়নের সীমার মধ্যে সীমাবদ্ধ, যার ডিফ্লেশনারি মেকানিক্স দীর্ঘমেয়াদী ধারকদের পুরস্কৃত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। অংশগ্রহণের জন্য একটি আর্থিক স্টেক প্রয়োজনীয়তা রাখার মাধ্যমে, টোকেনটি ডেটা প্রদানকারী থেকে AI ডেভেলপার পর্যন্ত সিস্টেমের প্রতিটি অংশগ্রহণকারীকে ডেটা সঠিকতার লক্ষ্যের সাথে সমন্বিত করে।  

 

এই টোকেনোমিক কাঠামোটি একটি ফ্লাইউইল প্রভাব তৈরির জন্য উদ্দেশ্যপূর্ণ। যত বেশি Datanets তৈরি হবে, REPPO-এর চাহিদা তত বাড়বে, যা পুরস্কার অর্জনের জন্য আরও বেশি মানুষকে আকৃষ্ট করবে। এটি আবার প্রশিক্ষণের জন্য বড় এবং উচ্চ মানের ডেটা পুল তৈরি করবে, যা AI ডেভেলপারদের জন্য নেটওয়ার্ককে আরও আকর্ষণীয় করে তুলবে। Bolts Capital-এর কৌশলগত অর্থায়ন এই চক্রকে ত্বরান্বিত করার জন্য বিশেষভাবে উদ্দেশ্যপূর্ণ। চূড়ান্ত লক্ষ্য হলো $500 মিলিয়ন ভোটার ট্রেডিং ভলিউমে পৌঁছানো, যা Reppo-কে crypto এবং AI উভয় খাতেই একটি প্রধান খেলোয়াড় হিসেবে স্থায়ীভাবে প্রতিষ্ঠিত করবে।

প্রাথমিক এআই মডেলগুলি প্রধানত টেক্সটের উপর ফোকাস করেছিল, কিন্তু ভবিষ্যৎ এমন মডেলগুলির যারা দেখতে, শুনতে এবং বিশ্বের সাথে মিথস্ক্রিয়া করতে পারে। রেপো তার প্রোটোকলকে মাল্টিমোডাল ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য ভিত্তি থেকেই ডিজাইন করেছে। এর অর্থ হলো, প্রেডিকশন মার্কেটগুলিকে ইমেজ লেবেল করতে, অডিও ক্লিপগুলি মূল্যায়ন করতে বা এমনকি এআই-জেনারেটেড ভিডিওগুলির গুণগত মান র‍্যাঙ্কিং করতে ব্যবহার করা যাবে। এই বহুমুখীতা গুরুত্বপূর্ণ, কারণ একটি সত্যিকারের সাধারণ এআই ট্রেইন করতে বিভিন্ন মিডিয়ামের উপর একটি বিশাল পরিমাণের সংগঠিত ডেটা প্রয়োজন। রেপোর Datanets-এরা এই বিভিন্ন ফরম্যাটগুলির জন্য তৈরি, যাতে প্রোটোকলটি এআই প্রযুক্তির উন্নয়নের সাথে সাথেই প্রাসঙ্গিক থাকতে পারে। 

 

মাল্টিমোডাল ডেটা প্রসেস করার ক্ষমতা রেপোর জন্য নতুন বাজার খুলে দেয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি ডেটানেটকে স্বয়ংচালিত গাড়ির অ্যালগরিদমের জন্য মানুষ-সহ-লুপ পরীক্ষার জন্য সমর্পিত করা যেতে পারে, যেখানে অংশগ্রহণকারীরা জটিল দৃশ্যমান পরিস্থিতিতে সবচেয়ে নিরাপদ ক্রিয়াটি পূর্বানুমান করে। এই মানুষের বিচারগুলিকে চেইনের উপরে যাচাইযোগ্য সংকেতে রূপান্তরিত করে, রেপো প্রচলিত ডেটা সংগ্রহের তুলনায় একটি অপরিহার্য স্বচ্ছতা এবং অডিটযোগ্যতা প্রদান করে। $20 মিলিয়নের প্রতিশ্রুতি দ্বারা অর্থায়নকৃত পরবর্তী উন্নয়ন পর্যায়ের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ হিসেবে, মাল্টিমোডাল ক্ষেত্রে এই পদক্ষেপ রেপোকে মাল্টিমোডাল AI-এর বুমের কেন্দ্রে অবস্থান দিচ্ছে।  

রেপ্পোর সহ-প্রতিষ্ঠাতারা দশকের শেষের দিকে প্রেডিকশন মার্কেটের জন্য একটি ট্রিলিয়ন ডলার বার্ষিক ট্রেডিং ভলিউমের দিকে তাকাচ্ছেন। যদিও এই সংখ্যাটি অত্যন্ত বিশাল মনে হয়, এটি এই বিশ্বাসকে প্রতিফলিত করে যে তথ্য মার্কেটগুলি অবশেষে বিশ্বব্যাপী ডেটা মূল্যায়ন এবং যাচাইয়ের প্রধান উপায় হয়ে উঠবে। যখন AI বিশ্বব্যাপী অর্থনীতির একটি বড় অংশ হয়ে উঠবে, তখন এটি ট্রেইন করার জন্য ব্যবহৃত ডেটার মূল্য বেড়ে যাবে। রেপ্পোর লক্ষ্য হলো এই মূল্যের বিনিময়ের প্রধান স্থান হওয়া। যদি প্রেডিকশন মার্কেটগুলি সহজ বেটিংয়ের বাইরে এগিয়ে একটি উন্নত ডেটা জেনারেশন টুলে পরিণত হয়, তবে এগুলি সম্ভবত বিশ্বব্যাপী AI ইনফ্রাস্ট্রাকচার খরচের একটি উল্লেখযোগ্যঅংশকেও ধরে রাখতে পারে।

 

এই স্তরে স্কেল করতে শুধু মূলধনের চেয়ে বেশি দরকার—একটি শক্তিশালী প্রোটোকল যা ক্ষুদ্রতম ঘর্ষণে মিলিয়ন ট্রানজেকশন পরিচালনা করতে পারে। রেপো তার নতুন ফান্ডিং ব্যবহার করছে তার প্রোটোকল আপগ্রেড করতে এবং ডেভেলপার টুলস তৈরি করতে যা AI টিমগুলিকে সহজেই Reppo-এর ডেটা তাদের মেশিন লার্নিং পাইপলাইনে যুক্ত করতে সক্ষম করবে। সম্পূর্ণভাবে সহজ ইন্টিগ্রেশন নিশ্চিত করে, রেপো মানব-AI সহযোগিতার ডিফ্যাক্টো মঞ্চ হওয়ার আশা করছে। এই স্কেলেবিলিটির লক্ষ্যগুলির উপর দলটির অগ্রগতি শিল্পবিশ্লেষকদের দ্বারা ট্র্যাক করা হচ্ছে, যেখানে কৌশলগত বিনিয়োগকে ভবিষ্যতের বৃদ্ধির জন্য একটি মূল প্রণোদনা হিসাবে উল্লেখ করা হয়েছে।  

যখন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা স্বাস্থ্যসেবা এবং অর্থনীতির মতো গুরুত্বপূর্ণ সিস্টেমে আরও বেশি একীভূত হচ্ছে, তখন যাচাইযোগ্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার চাহিদা দ্রুত বৃদ্ধি পাচ্ছে। নিয়ন্ত্রক এবং ভোক্তারা উভয়েই জানতে চান যে একটি মডেল কিভাবে প্রশিক্ষিত হয়েছে এবং এর ডেটা কোথা থেকে এসেছে। রেপোর অন-চেইন সংকেতগুলি একটি স্বচ্ছ অডিট ট্রেইল প্রদান করে, যা কেন্দ্রীয়কৃত সিস্টেমে প্রায় অসম্ভব। প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত প্রতিটি ডেটা একটি নির্দিষ্ট বাজার, একটি নির্দিষ্ট স্টেক এবং মানব বিচারের একটি নির্দিষ্ট সমঝোতার সাথে ট্রেস করা যায়। এই স্তরের স্বচ্ছতা দায়িত্বপূর্ণ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা উন্নয়নের জন্য গোল্ডস্ট্যান্ডার্ড হয়ে উঠতে পারে।  

 

বল্টস ক্যাপিটালের কৌশলগত বিনিয়োগ এই বৃদ্ধিপ্রাপ্ত চাহিদা মেটাতে সম্পূর্ণ সঠিক সময়ে ঘটেছে। ২০২৭-এর দিকে বিশ্ব এগিয়ে যাচ্ছে, এবং মডেলটি কতটা বড় তার চেয়ে এটি কতটা নির্ভরযোগ্য তার উপর মনোযোগ বদলাচ্ছে। রেপ্পোর প্ল্যাটফর্মটি এই নির্ভরযোগ্যতা প্রদানের জন্য তৈরি। একটি কঠোর, বাজার-ভিত্তিক ফিল্টারের মাধ্যমে ভিড়ের বুদ্ধিকে ব্যবহার করে, রেপ্পো ভবিষ্যতের এআইকে মানব বাস্তবতার সাথে ভিত্তি দিচ্ছে। ২ মিলিয়ন ডলারের সীড রাউন্ড থেকে ২০ মিলিয়ন ডলারের কৌশলগত প্রতিশ্রুতির যাত্রা দেখাচ্ছে যে রেপ্পো এখন শুধুমাত্র একটি গবেষণা ল্যাব নয়, এটি বিশ্বব্যাপী এআই অবকাঠামোর একটি মূল অংশে পরিণত হচ্ছে।  

১. রেপ্পোর জন্য ২০ মিলিয়ন ডলার ফান্ডিংয়ের প্রাথমিক উদ্দেশ্য কী?

 

বোল্টস ক্যাপিটাল থেকে আসা ২০ মিলিয়ন ডলারের কৌশলগত বিনিয়োগটি রেপো প্রোটোকলের উন্নয়ন ত্বরান্বিত করতে এবং এর ডেটানেটসের বাস্তুতন্ত্র বিস্তার করতে উদ্দেশ্যপূর্ণ। মূল মিশন হলো ডিসেন্ট্রালাইজড প্রেডিকশন মার্কেট ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং মডেলের জন্য উচ্চমানের, মানব-পরীক্ষিত ডেটা তৈরি করে AI ট্রেনিং ডেটার বটলনেক সমাধান করা। এই মূলধনটি দলকে দীর্ঘমেয়াদি সুযোগ প্রদান করবে যাতে AI এজেন্টগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে মানব পরামর্শ কিনতে পারে।  

 

2. রেপো কিভাবে একটি প্রেডিকশন মার্কেটকে ট্রেনিং ডেটাতে পরিণত করে?

 

রেপো প্রেডিকশন মার্কেটের মেকানিক্স ব্যবহার করে, যেখানে অংশগ্রহণকারীদের তাদের বিচার বা লেবেলের সঠিকতার উপর টোকেন স্টেক করতে হয়। এটি উচ্চ মানের ইনপুটের জন্য একটি আর্থিক উদ্দীপনা তৈরি করে, কারণ যারা সঠিক ডেটা প্রদান করেন, তাদের পুরস্কৃত করা হয়, আর যারা অনিশ্চিত বা ভুল ডেটা প্রদান করেন, তাদের স্টেক হারিয়ে যায়। এই যাচাইকৃত বিচারগুলি তারপর অন-চেইন সংকেতে রূপান্তরিত হয়, যা AI ডেভেলপাররা তাদের মডেলগুলি প্রশিক্ষণ এবং ফাইন-টিউন করতে ব্যবহার করতে পারেন।  

 

3. রেপো বাস্তুতন্ত্রে ডেটানেটস কী?

 

ডেটানেটগুলি হল রেপ্পো প্রোটোকলের মধ্যে বিশেষায়িত সাবনেটওয়ার্ক, যেগুলি চিকিৎসা, আইনি বা মাল্টিমোডাল ডেটার মতো নির্দিষ্ট ক্যাটাগরির তথ্যের উপর ফোকাস করে। প্রতিটি ডেটানেট একটি স্বাধীন বাজার হিসাবে কাজ করে, যেখানে এআই ডেভেলপাররা নির্দিষ্ট ধরনের ডেটা চাইতে পারেন এবং মানুষের অংশগ্রহণকারীরা এটি প্রদান করতে পারেন। রেপ্পো ২০২৬-এর মধ্যভাগে ১০০-এরও বেশি এই বিশেষায়িত নেটওয়ার্ককে কার্যকরী করার লক্ষ্য রাখে, যাতে বিভিন্ন ধরনের ট্রেনিং সম্পদ প্রদান করা যায়।  

 

4. রেপো ফাউন্ডেশনকে সমর্থন করা প্রধান বিনিয়োগকারীদের কে কে?

 

সর্বশেষ $20 মিলিয়নের প্রতিশ্রুতি এসেছে Bolts Capital থেকে, যা এই বিনিয়োগকে ডেটা ইনফ্রাস্ট্রাকচার হিসেবে প্রেডিকশন মার্কেটের ভবিষ্যতের উপর একটি কৌশলগত জুয়া হিসেবে বর্ণনা করে। রেপোর জন্য আগের সমর্থন এসেছে প্রমুখ শিল্প নামগুলি থেকে, যার মধ্যে রয়েছে Protocol Labs, যেখানে প্রকল্পটি তাদের Venture Studio-এ শুরু হয়েছিল, এবং CMS Holdings। এই বিনিয়োগকারীদের কাছে ডিসেন্ট্রালাইজড নেটওয়ার্কগুলিতে আর্থিক মূলধন এবং গভীর প্রযুক্তিগত দক্ষতার একটি মিশ্রণ রয়েছে।  

 

5. মানুষের বিচারকে বর্তমান এআই ডেটা সোর্সগুলির চেয়ে কেন ভালো বলা হয়?

 

বর্তমানে অনেক এআই প্রশিক্ষণ সোর্স ওয়েব স্ক্র্যাপিং বা অনায়ত্ত হাতের লেবেলিং-এর উপর নির্ভর করে, যা প্রায়শই কম গুণগত বা পক্ষপাতদুষ্ট ডেটা তৈরি করে। রেপোর সিস্টেম ক্রিপ্টো ইকোনমিক স্টেকিংয়ের মাধ্যমে মানুষকে খেলায় নিজেদের ঝুঁকি রাখে, যা ঐতিহাসিকভাবে আরও সতর্ক এবং সঠিক মূল্যায়নের দিকে নিয়ে যায়। সহজ স্বয়ংক্রিয় সিস্টেমগুলির জন্য অসম্ভব জটিল, বিষয়গুলির উপর এআই প্রশিক্ষণের জন্য এই মূলভিত্তির মানুষের বিচার অপরিহার্য।  

 

6. এআই এজেন্টগুলি রেপো প্ল্যাটফর্মের সাথে কীভাবে মিলিত হতে পারে?

 

Reppo একটি অনুমতিহীন সমন্বয় স্তর হিসাবে ডিজাইন করা হয়েছে যা AI এজেন্ট এবং বটগুলিকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে বাজারে অংশগ্রহণের অনুমতি দেয়। এই এজেন্টগুলি তাদের কার্যকারিতা উন্নত করার জন্য প্রয়োজনীয় নির্দিষ্ট মতামত বা পছন্দগুলি পেতে তাদের নিজস্ব Datanets তৈরি করতে পারে। এই ফিডব্যাকের জন্য তারা মানুষকে সরাসরি টোকেনে পেমেন্ট করে, যা 48 ঘণ্টা পরপর আপডেট হয়ে মডেলগুলিকে তাজা রাখে এমন একটি বাস্তব-সময়ের মানুষ-AI সহযোগিতার চক্র তৈরি করে।  

এই কন্টেন্ট শুধুমাত্র তথ্যমূলক উদ্দেশ্যে প্রস্তুত করা হয়েছে এবং এটি বিনিয়োগ পরামর্শ হিসেবে বিবেচিত হবে না। ক্রিপ্টোকারেন্সি বিনিয়োগের ঝুঁকি রয়েছে। অনুগ্রহ করে নিজের গবেষণা করুন (DYOR)।

ডিসক্লেইমার: আপনার সুবিধার্থে এই পৃষ্ঠাটি AI প্রযুক্তি (GPT দ্বারা চালিত) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। সবচেয়ে সঠিক তথ্যের জন্য, মূল ইংরেজি সংস্করণটি দেখুন।