একটি এনএফটি যা একটি এজেন্টকে কাজে লাগায় আমি সবসময় এনএফটিগুলিকে অ্যাক্সেস বা মালিকানা হিসেবে দেখেছি। @meetmotes Genesis এই ধারণাকে আরও একধাপ এগিয়ে নিয়ে যায়, প্রতিটি এনএফটিকে একটি নির্দিষ্ট AI এজেন্টের সাথে সংযুক্ত করে। আকর্ষণীয় বিষয় হলো এই এজেন্টটি কী করার জন্য তৈরি। এটি টোকেনাইজড স্টক মার্কেট, @Polymarket, এবং বাড়তে থাকা DeFi অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে কৌশল বাস্তবায়ন করতে পারে। আপনি মূলধন এবং ঝুঁকির সীমা নির্ধারণ করুন। এজেন্টটি সেই সীমার মধ্যে বাস্তবায়ন পরিচালনা করে। এটি আমার এনএফটির দিকে তাকানোর পদ্ধতিকে পরিবর্তন করে। এটি শুধুমাত্র একটি ওয়ালেটের মধ্যে বসে থাকা কিছুর চেয়েও বেশি। এটি মালিকানাকে একটি সক্রিয় কৌশলের সাথে সংযুক্ত করে। যা আমি খুব মনোযোগ দিয়ে দেখব, তা হলো নিয়ন্ত্রণ। আপনি কতটা স্পষ্টভাবে এজেন্টটির কাজটি পর্যবেক্ষণ, এর সিদ্ধান্তগুলির সংশোধন, এবং বাজারের 움직নের সময় ঝুঁকির ব্যবস্থা করতে পারবেন? অটোমেশন উপকারী, but trust comes from knowing exactly what your agent can and cannot do. আপনার NFT.আপনার Agent.আপনার Strategy. @0xhazels-এর দ্বারা powered

আজ, আমরা শেষ পর্যন্ত $SPHERE-এর আকৃতি দেখতে পাচ্ছি। সত্যিই, আমি দেখতে উত্সুক যে @projectspherexy কী প্রস্তুত করেছে। একটি প্রাথমিক বাস্তুতন্ত্র অনুসরণ করার সবচেয়ে আকর্ষণীয় দিকগুলির মধ্যে একটি হলো, একটি দূরদর্শী ধারণাকে ধাপে ধাপে কনসেপ্ট থেকে কিছু বাস্তব বস্তুতে পরিণত হতে দেখা, যা মানুষ বাস্তবিকভাবে ব্যবহার করতে পারবে। প্রজেক্ট স্ফিয়ার এই পর্যায়ে পৌঁছেছে। কোষগুলি তৈরির জন্য প্রস্তুত, এবং শক্তি জমা করার জন্য অপেক্ষা করছে, Genesis Epochটি একটি অনেক বড় দৃষ্টিভঙ্গির শুরু। লক্ষ্যটি শুধুমাত্র একটি সাধারণ onchain গেমের বাইরে। এটি Type II সভ্যতার দিকে অগ্রসর হওয়ার ধারণার চারপাশে গড়ে উঠেছে, যেখানে একটি পুরো নক্ষত্রের শক্তি চিত্রের অংশ হয়ে ওঠে। আমি দেখতে উত্সুক, কিভাবে সম্প্রদায়টি তারপ্রথম নক্ষত্রটি গড়ে তোলে,এবংএইপ্রথমঅধ্যায়টিকিবিষয়গুলিবিশদভাবেপ্রকাশকরে। Solana-এ $SPHERE-এর লঞ্চ এখন। Genesis Epoch-এরশুরুহউক।

জিএম জির্ক ভালো ট্রেডিং শুরু হয় ভালো প্রেক্ষাপট দিয়ে আমি যা লক্ষ্য করেছি, তা হলো মার্কেট ডেটা খুঁজে পাওয়া কঠিন অংশ নয়। এটিকে বুঝে উঠতে পারা। এখানেই @TheARCTERMINAL আমার মনোযোগ আকর্ষণ করেছে। ARC একটি কাজের জায়গায় তিনটি উপযোগী টুল একত্রিত করে: → ফিড আপনাকে গুরুত্বপূর্ণ মার্কেট পরিবর্তনগুলির সাথে আপডেট রাখে। → ANIMA AI তথ্য ব্যাখ্যা করতে এবং মার্কেটের পরিপ্রেক্ষিতি অন্বেষণে সাহায্য করে। → ট্রেডিং সিনারিওগুলির মাধ্যমে আপনি কোনো পদক্ষেপের আগেই সম্ভাব্য ফলাফলগুলি পরীক্ষা করতে পারেন। আমি এই টুলগুলির কিভাবে পরস্পরের সাথে সংযুক্ত হয়েছে, তা পছন্দ করি। আপনি দেখতে পান যা ঘটছে, প্রেক্ষাপটটি বুঝতে পারেন, তারপর পরবর্তীতে কী হতে পারে, তা বিবেচনা করেন। এআই স্বাধীন গবেষণা বা ঝুঁকির ব্যবস্থাপনা প্রতিস্থাপন করবেনা, কিন্তু এটি সিদ্ধান্তগ্রহণের প্রক্রিয়াকে আরও organized (সংগঠিত) করতে পারে। আমার জন্য, ARC-এর thực際 (বাস্তব) मूल्यই यही है।

জিএম ভ্যানগ্রিড ভ্যানগ্রিড: বাস্তব বিশ্বের ডেটাকে এআই-এর জন্য একটি অর্থনীতিতে পরিণত করা এআই মডেলগুলি অসাধারণ গতিতে তথ্য প্রক্রিয়াকরণ করতে পারে, কিন্তু ভৌত বিশ্বকে বুঝতে আরও কিছুর প্রয়োজন: বাস্তব পরিবেশের থেকে সঠিক ডেটা। রোবোটিক্স এবং স্বয়ংক্রিয় সিস্টেমগুলির জন্য জানা প্রয়োজন যে জায়গাগুলি আসলে কীভাবে দেখায়, স্থানগুলি কীভাবে গঠিত, এবং বাস্তব পরিবেশগুলি কীভাবে পরিবর্তিত হয়। এটিই হল @vangrid_io-এর যে ফাঁকটি অনুসন্ধান করছে। ভ্যানগ্রিড কীভাবে এআইকে ভৌত বিশ্বের সাথে সংযুক্ত করে: «মানুষগুলি স্মার্টফোন ব্যবহার করে স্পেশিয়াল ডেটা ধরে রাখে। এআই এজেন্টগুলি এবং অন্যান্য অনুরোধকারীরা নির্দিষ্ট অবস্থানের জন্য ফান্ডযুক্ত বাউন্টি তৈরি করে। অবদানকারীরা কাজগুলি সম্পন্ন করে এবং তাদের ধরা-ধরা-গুলি পর্যালোচনার জন্যজমা দেয়। একবার গ্রহণযোগ্যতা পাওয়ার পর, অবদানকারীদের USDC-এর মাধ্যমে পেমেন্ট দেওয়া হয়।» সবচেয়ে আকর্ষণীয়টি হল চাহিদা-প্রবর্তিত মডেল। যেমন: random footage-এর collection-এর place-এ, অনুরোধকারীদের 100% exact data-এর requirement-এর basis-এ, অবদানকারীদের real request-এ fulfill-এর basis-এ, এবং useful work-এর jnay reward-এ। এটি AI economy-এ everyday people-এর jnay ek naya role-er sombhawona sthapan kore: real world data-er supplier hoya. কিন্তু model-টি participation-এর beshi upor nirbhor korbe na. accurate captures, reliable verification, consistent demand, and fair payments—etogulo factor er upor niyontro kore je eta scale korte parbe kina. বড় picture-টি attention-er worth. AI agents information request korte pare. Humans ground-e data gather korte pare. VanGrid ei dui activity-ke ekta coordinated payment system er maddhome connect korar kotha boli. পরবর্তী data economy-টি people-কে online-e jei kichu create kore, tader jnay reward dibe—tobuo machine-gulo ke jeno world around us-er kotha bujhte help kore, tader jnay reward dibe. VanGrid-er sathe ami je physical AI opportunity dekhi, seita ei.

জিএম জি-স্ফিয়ার $SPHERE-এর গণনা প্রায় শেষ @projectspherexy 3 নভেম্বর সোলানায় আসছে। লঞ্চের আগে, কিছু বিষয় মাথায় রাখুন: এখনও কোনো অফিসিয়াল টোকেন নেই। কপি কন্ট্রাক্ট এবং অনানুমোদিত দাবির প্রতি সতর্ক থাকুন। যাচাইকৃত আপডেটের জন্য অফিসিয়াল চ্যানেলগুলি ফলো করুন। প্রথম তারা প্রায় হাতের মুঠোয়। @rarelistio-এর সাথে কী ঘটবে তা দেখতে অপেক্ষা করছি।

জিএম জিরেয়ার বিভিন্ন প্রকল্প, বিভিন্ন গল্প বলার জন্য কার্দাশেভ স্কেল একটি সভ্যতার উন্নয়ন মাপে যে কতটা শক্তি এটি ব্যবহার করতে পারে। @projectspherexy এই ধারণাটিকে Web3-এ নিয়ে আসে তার টাইপ II দৃষ্টিভঙ্গি দিয়ে। এটি @fomopoly_rh-এর থেকে অনেক ভিন্ন, যেখানে একটি অন-চেইন শহর তৈরি ও পরিচালনা করা নিয়ে কাজ করা হয়, অথবা @agentdojo, যেখানে AI এজেন্টগুলো প্রশিক্ষণ নেয় এবং প্রতিযোগিতা করে। যা বিশেষভাবে উল্লেখযোগ্য, তা হলো সৃষ্টিশীলদের যে বিস্তৃত ধারণার মধ্যে অনুসন্ধান করার সুযোগ পাওয়া যায়। @rarelistio ক্যাম্পেইন, RARS পুরস্কার এবং লিডারবোর্ড র‍্যাঙ্কিংয়ের মাধ্যমে এই অবদানগুলোকে একত্রিত করে, যা সৃষ্টিশীলদেরকে তাদের দৃষ্টিভঙ্গি শেয়ার করতে উৎসাহিত করে। বিভিন্ন প্রকল্প, বিভিন্ন গল্প, একটি স্থান—যেখানে সৃষ্টিশীলদেরকে তাদের ধারণাগুলোকেই পুরস্কারে পরিণত করতে হয়।

শুভ অপরাহ্ন পরিবার, একটি বড় কিছুর দিকে অগ্রসর হচ্ছি @projectspherexy একটি আকর্ষণীয় দৃষ্টিভঙ্গি নিয়ে কাজ করছে: সঞ্চিত শক্তি, স্টেলার সেল, এবং একটি টাইপ II সভ্যতার দিকে যাত্রা। এখনও গবেষণা, তৈরি এবং টপ ২০ স্থানের দিকে এগিয়ে যাচ্ছে। $SPHERE আসছে নভেম্বর ৩। গণনা শুরু হয়েছে। @rarelistio দ্বারা পাওয়ার্ড

উদ্দেশ্য নিয়ে তৈরি করুন, কৌশল নিয়ে প্রতিযোগিতা করুন @rarelistio সৃষ্টিশীলদের প্রচলিত প্রকল্পগুলি আবিষ্কার করার, মৌলিক ধারণা শেয়ার করার এবং পুরস্কার অর্জনের সুযোগ দেয়, যার মধ্যে সেজন 1-এ $50K প্রণোদনা রয়েছে। এর মধ্যে, @agentdojo ব্যবহারকারীদের AI যোদ্ধা প্রশিক্ষণ দেয়, কৌশল পরীক্ষা করে এবং নিজস্ব যুদ্ধ শৈলী গড়ে তোলে। অংশগ্রহণের বিভিন্ন উপায়, কিন্তু এগুলিকে একটি জিনিস যুক্ত করে: সৃজনশীলতা এবং অর্থপূর্ণ অবদান গুরুত্বপূর্ণ।

জিএম ভ্যাঙ্গ্রিড এআই এজেন্টগুলি এখন বাস্তব বিশ্ব ম্যাপ করতে মানুষকে পেমেন্ট করতে পারে একটি এআই এজেন্ট ডেটা প্রসেস করতে, API কল করতে এবং কাজ সম্পন্ন করতে পারে, কিন্তু এটি ফ্যাক্টরি ঘুরে বেড়াতে বা রাস্তার কোণা রেকর্ড করতে পারে না। এটি এখনও স্থানীয়ভাবে কাজ করা কার্যকরীদের প্রয়োজন। এই ফাঁকটিই @vangrid_io ব্রিজ করার চেষ্টা করছে। এখানে প্রক্রিয়াটি: «1. এজেন্ট একটি অনুরোধ তৈরি করে: এটি অবস্থানটি নির্দিষ্ট করে এবং কী ধরনের ডেটা ধরে রাখতে হবে তা উল্লেখ করে। 2. USDC কাজটির জন্য অগ্রিমভাবে ফান্ডিং: Base বা Arc-এ x402 ফ্লোয়ের মাধ্যমে অগ্রিমভাবে পেমেন্ট করা হয়। 3. একজন মানুষ ডেটা রেকর্ড করে: একজন অবদানকারী অবস্থানটিতে যায় এবংপরিবেশটির ডেটা রেকর্ড করে। 4. এজেন্ট কাজটির পরীক্ষা করে: এটি 3D-মডেলটির প্রিভিউ, 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটির 3D-মডেলটि

জিএম জির্ক ARC: মার্কেট ডেটা বুঝতে সহজ করে তোলে মার্কেট ডেটা পাওয়া এক বিষয়। এটিকে ব্যাখ্যা করা এবং তার উপর ভিত্তি করে কাজ করা আরেক বিষয়। ট্রেডাররা প্রতিদিন চার্ট, খবর, দামের পরিবর্তন এবং লিকুইডেশন ডেটা নিয়ে কাজ করে। সত্যিকারের চ্যালেঞ্জ হলো, সিদ্ধান্ত নেওয়ার আগে এই সংকেতগুলোকে সংযুক্ত করা। এই ক্ষেত্রে @TheARCTERMINAL তিনটি প্রধান ফিচারের মাধ্যমে কাজ করছে: «ফিড: দেখার মতো মার্কেট ইভেন্টগুলোকে সামনে নিয়ে আসে। ANIMA AI: তথ্য এবং মার্কেট সংকেতগুলোকে ব্যাখ্যা করতে সাহায্য করে। ট্রেডিং সিনারিও: ব্যবহারকারীদের সম্ভাব্য মার্কেট ফলাফলগুলো পরীক্ষা করতে দেয়।» আমি এই ফিচারগুলোকে পছন্দ করি, কারণ এগুলো তথ্য খুঁজে বার করার প্রক্রিয়াকে তা কীভাবে বোঝা যায়, তার সাথে সংযুক্ত করে। এআই বিশ্লেষণকে স্বাধীনভাবে গবেষণা এবং উপযুক্ত ঝুঁকির ব্যবস্থাপনা-এর সাথেই জোড়া দিতে হবে। তবুও, মার্কেট ডেটা এবং ব্যবহারযোগ্য পরিপ্রেক্ষিতির মধ্যেকার अন্তরকে कम करना एक व्यावहारिक दिशा है। আরও বেশি ডেটা-ইসবসবসময়ইউত্তরনয়।যা 이미উপলবধআছেতাকেভালভাবেবুঝতেপারা,এটিওএকইভাবেগুরুত্বপূর্ণ।