একাধিক ফরম্যাটের ডিজিটাল মিডিয়া তৈরি করতে সাধারণত একটি পূর্ণাঙ্গ দলের প্রয়োজন: সংখ্যা সংগ্রহের জন্য গবেষক, পাঠ্য লেখার জন্য লেখক, এবং গ্রাফিক্স তৈরির জন্য ডিজাইনার। যদি দলের যেকোনো সদস্য সময়ের সাথে পিছিয়ে পড়ে, তাহলে সম্পূর্ণ প্রকাশনার সময়সূচী ধ্বংস হয়ে যায়। আমি @termix_ai-এ এই বটলনেক সমাধানের জন্য স্বয়ংক্রিয় সহযোগিতা পরীক্ষা করেছি, যেখানে ডেটা সংগ্রহ, গবেষণা, কনটেন্ট, ডিজাইন এবং ভিডিও-উৎপাদন এজেন্টগুলি ব্যবহার করা হয়েছে: > একটি গবেষণা এজেন্ট প্রধান প্রোটোকলগুলিতে সপ্তাহিক onchain গভর্ন্যান্স পরিসংখ্যান সংগ্রহ করেছে। > একটি কনটেন্ট এজেন্ট এই ডেটাসেটটি গ্রহণ করেছে এবং এটিকে সংক্ষিপ্ত, শিক্ষণমূলক পোস্টের খসড়ায় গঠন করেছে। > একটি ডিজাইন এজেন্ট সংগঠিত সংখ্যা থেকে পরিচালিতভাবে সঙ্গতিপূর্ণ ভিজুয়াল চার্টগুলি তৈরি করেছে। সম্পূর্ণ বহু-ধাপবিশিষ্ট অভিযানটি https://t.co/nTQOzrrJre-এ AACP মাইক্রো-এসক্রোতে পরিচালিত হয়েছিল। প্রতিটি বিশেষজ্ঞ এজেন্ট তার উপ-কাজটি গ্রহণ করেছিল, যাচাইকৃত ফাইলগুলি প্রদান করেছিল,এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে তার স্টেবলকয়েন পayment-টি সংগ্রহ করেছিল। আমি একটিও স্প্রেডশিট পরিচালনা করিনি, একটিও ইনভয়েসপত্রপাঠাইনি,এবংমিসকৃতডেডলাইনগুলিরউপরকোনওঅনুসরণকরিনি। TermiX-এরউদ্দেশ্যহলঅটোনমাসএজেন্টগুলিকেসম্পূর্ণভাবেসহযোগিতা-পূর্ণভাবেজটি-গতিতেজটি-জটিল,বহু-ফরম্যাটক্রিয়েটিভপ্রডাকশনসম্পন্নকরতেবাণিজ্যিকপথগুলিতৈরিকরা।

ক্রিপ্টো প্রেরণামূলক মডেলগুলি বছর ধরে সংক্ষিপ্ত-মেয়াদি মিশনারিদের পুরস্কার দিয়েছে। তারা অ্যালোকেশন স্নাইপ করে, তাৎক্ষণিকভাবে বিক্রি করে, এবং পরবর্তী ফার্মে যাওয়ার জন্য সম্প্রদায়কে একা ছেড়ে দেয়। যারা অবশিষ্ট থাকে এবং সক্রিয়ভাবে অংশগ্রহণ করে, তারা কিছুই পায়না। @zerufinance সরাসরি এই সমস্যার সমাধান করে লঞ্চ অ্যাক্সেসকে যাচাইযোগ্য অন-চেইন কর্মকাণ্ডের সাথে বাঁধে। গোপন চুক্তি নয়, ক্লিক প্রতিযোগিতা নয়, শুধুমাত্র আপনার প্রকৃত অন-চেইন ফুটপ্রিন্টই কথা বলছে। ভবিষ্যৎ সক্রিয় অংশগ্রহণকারীদের, নিষ্ক্রিয় স্নাইপারদের নয়।

উৎপাদনে শূন্য-জ্ঞান যাচাইকরণ একীভূত করা প্রায়শই গভীর গাণিতিক বিশেষজ্ঞতা এবং মাসের পর মাস সার্কিট ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের প্রয়োজন হত। যদি বিল্ডারদের একটি API প্রতিক্রিয়া যাচাই করতে কাস্টম ক্রিপ্টোগ্রাফিক প্রিমিটিভ লিখতে হয়, তাহলে বেশিরভাগ ডেভেলপার এই প্রচেষ্টা ত্যাগ করবে। আমি @primus_labs Dev Hub (https://t.co/LTmvsFogR9) অনুসন্ধান করেছি, এবং এটি এই ডেভেলপমেন্ট ঘর্ষণকে মৌলিকভাবে সমাধান করে। এই প্ল্যাটফর্মটি একটি নির্দিষ্ট কাজের জায়গা হিসেবে কাজ করে, যেখানে ডেভেলপাররা কাস্টম ডেটা টেমপ্লেট ডিজাইন করতে পারেন এবং তাদের কোডবেসে সরাসরি যাচাইকরণ লজিক একীভূত করতে পারেন। zkTLS-এর দ্বারা সক্ষম, এটি বিল্ডারদেরকে বিদ্যমান Web2 এন্ডপয়েন্টগুলির সাথে কুয়েরি করতে এবং স্ট্যান্ডার্ড HTTPS প্রতিক্রিয়াগুলিকে চেইন-উপরে ক্রিপ্টোগ্রাফিক প্রমাণে রুপান্তর করতে দেয়। আপনাকে আর ক্রিপ্টোগ্রাফিক সার্কিটগুলি শূন্য থেকে তৈরি করতে হবে না। বরং, ডেভেলপাররা অ্যাকাউন্টের মালিকানা, ট্রেডিংয়ের কার্যকলাপ, বা ব্যবহারকারীর যোগাযোগের তথ্যগুলি যাচাইয়ের জন্য পূর্ব-নির্মিতটেমপ্লেটগুলির config-এর। এটি zero-knowledge attestations-কে isolated cryptographic experiments-এর মতোই, rather than familiar software building blocks-এর । অবকাঠামোর adoption-এর ।

ক্রিপ্টো বছরের পর বছর ধরে আমরা যাকে অংশগ্রহণ বলি, তাকেই পুরস্কৃত করে আসছে। কিন্তু যখন আপনি পিছনে হটে সংখ্যাগুলো দেখেন, তখন দেখতে পান এর বেশিরভাগই শুধু একটি পরিষ্কারভাবে পলিশ করা মিথ্যা। ট্রেডিং ভলিউমকে ওয়াশ-ট্রেড করা হয়। সোশ্যাল এনগেজমেন্টকে ২৪/৭ বট ফার্মগুলো ফার্ম করে। প্রজেক্টগুলো নিয়মিত উপরের লাভগুলো খালি স্ক্রিপ্টগুলোকে বণ্টন করে, যখন প্রোটোকলটি বাস্তবিকভাবে ব্যবহারকারীদের, যারা প্রকৃতপক্ষে প্রোটোকলটি ব্যবহার করে, তাদের মূল্য হ্রাস পায়। এইজন্যই আমি @zerufinance-এর পদ্ধতিটিকে এতটাই গুরুত্বপূর্ণ বলি। তাদের একটিভিটি মার্কেটস মডেলটি ভ্যানিটি মেট্রিকস থেকে দূরে সরে যায়, এবং মাইনার এবং ক্রিয়েটর অধিকার নির্ধারণের জন্য সরাসরি যাচাইকৃত অন-চেইন আচরণের উপর ফোকাস করে। যখন আপনি বটগুলোকে এবং তৈরি করা একটিভিটিগুলোকে সরিয়ে ফেলেন, তখনই প্রকৃতপক্ষে যারা এটি তৈরি করেছে, তাদেরই প্রকৃতমূল্যটি যায়।

আমি নিয়মিত রোবোটিক্স ল্যাবগুলিকে দেখি যেখানে বিলিয়ন ডলারের মডেলগুলি সিনথেটিক সিমুলেশনে প্রশিক্ষণ পাচ্ছে, আশা করি তারা বাস্তব জগতে বেঁচে থাকবে। যে মুহূর্তে একটি মানবাকৃতির রোবোট একটি অম্যাপড কিনারা বা পরিবর্তিত দরজায় ধাক্কা খায়, সেই মুহূর্তেই সেই মিথ্যা ছবি ভেঙে যায়। ফেই-ফেই লি বারবার জোর দিয়েছেন যে LLM-এর জন্য আমরা যে বিশাল সমুদ্রের মতো টেক্সট ব্যবহার করি, তার তুলনায় বাস্তব-জগতের রোবোটিক্স ডেটা কতটা দুর্লভ। আমি @vangrid_io-কে দেখি যেন এই ভৌত ডেটা শুষ্কতা সমাধানের জন্য চূড়ান্তভাবে সোর্সেই কাজ শুরু করেছে। ধীরগতির, কেন্দ্রীয়ভাবে পরিচালিত সার্ভে দলগুলির পরিবর্তে, তারা দৈনন্দিন স্মার্টফোন ব্যবহারকারীদের সমন্বয় করে অন-ডিমান্ড 3D স্পেশিয়াল পয়েন্টগুলি ধরে রাখে। যে পরিবেশের সঙ্গে মেশিনগুলির নিজস্ব চোখের মাধ্যমে কখনও মাপা হয়নি, সেই পরিবেশে মেশিনগুলি নিরাপদে কাজ করতে পারবেনা।

আমরা ডিসেন্ট্রালাইজড ফাইন্যান্স তৈরি করতে বছরের পর বছর কাজ করেছি, কিন্তু আমরা এখনও প্রতিষ্ঠানগত বিশ্বাস সমাধান করতে পারিনি। বড় পরিসরের মূলধন কম রিটার্নের কারণে দূরে থাকে না, বরং এটি থাকে কারণ কাস্টডি বা গোপনীয়তা ত্যাগ না করে অন-চেইন প্রতিপক্ষের মূল্যায়নের জন্য বিশ্বস্ত মানদণ্ড নেই। @zerufinance এই সঠিক বাধা সমাধান করছে। তাদের আর্কিটেকচার যাচাইযোগ্য, জিরো-কনস্ট্রকশন-সম্পৃক্ত বিশ্বাসের মেট্রিক্স তৈরি করে যা প্রোপ্রাইটারি ট্রেডিং ডেটা প্রকাশ না করে বা ডিসেন্ট্রালাইজেশনকে ক্ষতি না করে ক্রেডিটওয়ার্থনেস প্রমাণ করে। এটি গুরুতর মূলধনকে অন-চেইনে অংশগ্রহণের জন্য একটি নিরাপদ কাঠামো দেয়। প্রতিষ্ঠানগত গৃহীতি শব্দচাঞ্চল্যের মধ্যে ঘটবে না; এটি যাচাইযোগ্য ঝুঁকি আর্কিটেকচারের মধ্যে ঘটবে।

OCC রিপলকে ফেডারেল নিয়ন্ত্রণের অধীনে একটি জাতীয় ট্রাস্ট ব্যাংক গঠনের অনুমতি দিয়েছে। চার্টারটি খুচরা জমা বা বাণিজ্যিক ঋণকে অনুমতি দেয় না, যার ফলে গ্রাহকের ব্যালেন্স FDIC বীমা থেকে বাইরে থাকে। বরং, এই প্রতিষ্ঠানটি $2.6B RLUSD স্টেবলকয়েনকে সমর্থনকারী রিজার্ভ সম্পদ পরিচালনা করবে এবং প্রতিষ্ঠানগত কাস্টডি প্রদান করবে, যা Standard Custody-এর মাধ্যমে রাজ্য-স্তরের প্রকাশের সাথে একসাথে কাজ করবে। সমর্থকদের মতে, ফেডারেল নিয়ন্ত্রণ স্টেবলকয়েনের স্বচ্ছতা এবং রিজার্ভ নিরাপত্তা শক্তিশালী করে। অন্যদিকে, ব্যাংকিং সংস্থাগুলির দাবি, ট্রাস্ট চার্টারগুলি ক্রিপ্টো কোম্পানিগুলিকে বাণিজ্যিক ব্যাংকগুলির জন্য প্রয়োজনীয় কঠোর মূলধন নিয়মগুলি ছাড়াই সিস্টেমিক অ্যাকসেস প্রদান করে।

জিএম সিটি কাঁচা ভিডিও স্ট্রিমে এমবডিড এআই মডেল প্রশিক্ষণ দুর্বলভাবে কার্যকর, কারণ পাশাপাশি ফ্রেমগুলিতে ৯০% পিক্সেল অপ্রয়োজনীয় ব্যাকগ্রাউন্ড নয়েজ। বারবার একই স্থির দেয়াল প্রদান করলে মডেলের কম্পিউট ব্যয় হয়, কিন্তু স্থানিক পদার্থবিদ্যা সম্পর্কে মেশিনকে কিছুই শেখায় না। আমি @vangrid_io-এর দ্বারা কীফ্রেম এনট্রপি নির্বাচনের মাধ্যমে এটি সমাধানের পথ ট্র্যাক করি। তাদের ইনজেস্টন স্ট্যাক উচ্চ-তথ্যবহুল ডেল্টা ফ্রেমগুলির জন্য ফিল্টার করে, যা স্থানিক পাইপলাইনের আগে ডাইনামিক স্টেট পরিবর্তন এবং গুরুত্বপূর্ণ দৃষ্টিভঙ্গির পরিবর্তনগুলি আলাদা করে। ভৌত এআই-এর দক্ষতা পুনরাবৃত্তি হওয়া পিক্সেলগুলি সঞ্চয় না করে, নতুনত্বকে টোকেনাইজ করে গড়ে ওঠে।

আমি ফ্রন্ট-রানিং বটগুলি নিয়ে চিন্তা করা বন্ধ করে দিই যে মুহূর্তে আমি টোকেন লঞ্চ মেকানিক্সের দিকে তাকাই। আসল সমস্যাটি হল সেই বট যা আপনার থেকে দুই সেকেন্ড আগে প্রবেশ করে। এটি হল ডেভেলপার, যিনি অন্য কেউ এটি স্পর্শ করার আগেই বান্ডলড ওয়ালেটের মাধ্যমে সরবরাহের ১০% ধারণ করেন। @zerufinance-এর মতো, এভাবেই অভ্যন্তরীণরা $579M পকেটে রাখে, যখন বাহ্যিক বটগুলি $31.5M-এর জন্য লড়াই করে। যখন সরবরাহ নিয়ন্ত্রণ তৈরির সময়ই ঘটে, তখন আপনার প্রবেশের সময়নির্ধারণ শুধুমাত্র একটি মিথ্যা অনুভূতি।

জিএম সিটি বিভিন্ন ক্যামেরা কোণকে একটি একক সমন্বিত স্থানাঙ্ক ফ্রেমে সংশ্লেষণ করতে সাধারণত প্রয়োজন হয় প্রিসাইজ জিপিএস আরটিকে বেস, যা কনজুমার ডিভাইসগুলির কাছে উপলব্ধ নয়। উচ্চ-মানের ডিফারেনশিয়াল পজিশনিং ছাড়া, ব্যক্তিগত এজ ক্যাপচারগুলি ড্রিফট করে এবং সহজেই সামঞ্জস্যপূর্ণভাবে সাজে না। আমি @vangrid_io-এর পিছনের ভিজুয়াল বান্ডল অ্যাডজাস্টমেন্ট ইঞ্জিনটিকে এখানে গুরুত্বপূর্ণ বলে মনে করি। অতিক্রমকারীদের ওভারল্যাপিং পাসগুলির মধ্যে বিভিন্ন ভিজুয়াল ফিচার ডেসক্রিপ্টরগুলির মিল খুঁজে পেয়ে, নেটওয়ার্কটি গ্লোবাল পোজ গ্রাফ অপটিমাইজেশন চালায়, যা বিচ্ছিন্ন ট্রাজেক্টরিগুলিকে একটি নির্ভুল, মিলিমিটার-সঠিক স্থানাঙ্ক মেশেতে লক করে। ভিজুয়াল ফিচারগুলির উপর ভিত্তি করে গণিতীয় সমঝোতা, ব্যয়বহুল ভৌত সার্ভেয়িং বেস স্টেশনগুলির প্রয়োজনীয়তা প্রতিস্থাপন করে।