नेसा (NES) के साथ सीखें: एक वेरिफायबल एआई एक्जीक्यूशन लेयर बनाना
पब्लिश हुआ: 29 जून 2026 को 5:46 am बजे
परिचय: नेसा एक गोपनीयता-संरक्षित, सत्यापनीय, विकेंद्रीकृत AI निष्पादन परत है। यह उपयोगकर्ताओं और विकासकर्ताओं को एक केंद्रीकृत प्रदाता पर निर्भर किए बिना, गणना नोड्स के वितरित नेटवर्क पर AI मॉडल चलाने की अनुमति देता है। समतुल्य संकुलन, एन्क्रिप्टेड एम्बेडिंग्स पर होमोमॉर्फिक सीक्रेट शेयरिंग, मेटाइन्फ शेड्यूलिंग और विकेंद्रीकृत मॉडल निष्पादन जैसी क्रिप्टोग्राफिक तकनीकों के माध्यम से, नेसा AI निष्पादन को Web3 के भीतर गोपनीय, सत्यापनीय, स्केलेबल और पहुँचयोग्य बनाने का लक्ष्य रखता है।
एक नया एआई के लिए इंफ्रास्ट्रक्चर लेयर
AI दुनिया की सबसे महत्वपूर्ण प्रौद्योगिकियों में से एक बन रही है, लेकिन अधिकांश AI बुनियादी ढांचा अभी भी केंद्रीयकृत है।
आज, उपयोगकर्ता आमतौर पर बड़ी कंपनियों द्वारा नियंत्रित ब्लैक-बॉक्स API के माध्यम से AI तक पहुँचते हैं। ये प्लेटफॉर्म शक्तिशाली हो सकते हैं, लेकिन ये कई समस्याएँ पैदा करते हैं। उपयोगकर्ताओं को अक्सर यह जाँचने की सुविधा नहीं मिलती कि मॉडल ने उत्तर कैसे उत्पन्न किया, डेवलपर्स केंद्रीय प्रदाताओं पर निर्भर होते हैं, और उद्यमों को अक्सर अपने द्वारा नियंत्रित नहीं किए जाने वाले सर्वरों पर संवेदनशील डेटा भेजने के लिए मजबूर किया जाता है।
यह वेब3 के लिए विशेष रूप से कठिन है।
ब्लॉकचेन अनुप्रयोग पारदर्शिता, स्वामित्व और सत्यापन पर आधारित होते हैं, लेकिन एआई प्रणालियाँ अक्सर अपारदर्शी और केंद्रीकृत होती हैं। यदि कोई स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट, dapp या एआई एजेंट ऑफ-चेन मॉडल पर निर्भर करता है, तो उपयोगकर्ताओं के पास यह जानने का कोई तरीका नहीं हो सकता कि निष्कर्षण सही ढंग से किया गया था या नहीं।
Nesa को AI के लिए एक डिसेंट्रलाइज्ड एक्जीक्यूशन लेयर बनाकर इस समस्या को हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
एक कंपनी या एक सर्वर पर निर्भर रहने के बजाय, AI इन्फरेंस को एक नेटवर्क पर वितरित किया जा सकता है, क्रिप्टोग्राफिक रूप से सत्यापित किया जा सकता है, और ब्लॉकचेन इंफ्रास्ट्रक्चर के माध्यम से समन्वयित किया जा सकता है।
डिज़ाइन द्वारा निजी AI निष्कर्षण
गोपनीयता नेसा का एक मुख्य ध्यान केंद्र है।
सामान्य AI प्रणालियों में, उपयोगकर्ता अपना डेटा सीधे केंद्रीय सर्वर पर भेजते हैं। वह सर्वर प्रॉम्प्ट्स, फाइलें, उपयोगकर्ता व्यवहार, आउटपुट्स, और कभी-कभी संवेदनशील व्यावसायिक या व्यक्तिगत जानकारी भी देख सकता है।
नेसा एक अलग दृष्टिकोण अपनाती है।
नेटवर्क को इस तरह डिज़ाइन किया गया है कि कोई भी एकल नोड पूर्ण इनपुट, पूर्ण मॉडल या पूर्ण आउटपुट न देख सके। इसे सममित एन्क्रिप्शन और एन्क्रिप्टेड एम्बेडिंग्स पर होमोमॉर्फिक सीक्रेट शेयरिंग जैसी क्रिप्टोग्राफिक विधियों के माध्यम से किया जाता है।
इक्विवेरिएंट एन्क्रिप्शन के माध्यम से मॉडल लेयर्स और एम्बेडिंग्स को एक एन्क्रिप्टेड डोमेन में बदला जा सकता है, जहाँ गणना अभी भी कुशलता से आगे बढ़ सकती है।
HSS-EE एन्क्रिप्टेड एम्बेडिंग्स पर सीक्रेट शेयरिंग का उपयोग करता है, जिससे उपयोगकर्ता इनपुट्स, इंटरमीडिएट स्टेट्स और मॉडल पैरामीटर्स की सुरक्षा के साथ निष्कर्षण को कई सर्वर्स या नोड्स पर विभाजित किया जा सकता है।
इससे नेसा उन प्रणालियों से अलग होती है जो केवल विश्वसनीय हार्डवेयर या साधारण प्रतिष्ठा पर निर्भर करती हैं। इसका लक्ष्य गोपनीयता को स्वयं की गणना डिज़ाइन का हिस्सा बनाना है।
सत्यापित परिणाम, गुप्त वादे नहीं
नेसा को वेरिफाइएबिलिटी के चारों ओर भी बनाया गया है।
केंद्रीकृत एआई में, उपयोगकर्ताओं को सामान्यतः यह विश्वास करना पड़ता है कि प्रदाता ने सही मॉडल चलाया, सही इनपुट का उपयोग किया और वैध परिणाम प्राप्त किया। अक्सर यह साबित नहीं होता कि आउटपुट को ईमानदारी से उत्पन्न किया गया था।
नेसा ऑफ-चेन इन्फरेंस की ऑन-चेन पुष्टि को समर्थन देकर इसे बदलने का लक्ष्य रखती है।
जब कोई उपयोगकर्ता या dapp AI क्वेरी सबमिट करता है, तो मॉडल निष्पादन विकेंद्रीकृत नेटवर्क पर होता है। परिणाम को क्रिप्टोग्राफिक साबिती या सहमति-आधारित सत्यापन के साथ संलग्न किया जा सकता है, जिससे उपयोगकर्ता और अनुप्रयोग सुनिश्चित कर सकते हैं कि निष्कर्ष सही ढंग से किया गया था।
यह उच्च मूल्य वाले उपयोग के मामलों के लिए महत्वपूर्ण है।
यदि AI का उपयोग DeFi, स्वास्थ्य सेवा, शासन, ट्रेडिंग, पहचान या उद्यम स्वचालन में किया जाता है, तो उपयोगकर्ताओं को केवल एक सुविधाजनक उत्तर की आवश्यकता नहीं होती है। उन्हें यह आत्मविश्वास चाहिए कि गणना वैध थी और इसे हेरफेर नहीं किया गया था।
नेसा का दृष्टिकोण AI निष्पादन को अधिक जवाबदेही प्रदान करता है, जिससे यह उन अनुप्रयोगों के लिए अधिक उपयुक्त हो जाता है जिनमें विश्वसनीयता की आवश्यकता होती है।
अनेक नोड्स पर वितरित निष्पादन
Nesa को केंद्रीकृत कंप्यूट की बॉटलनेक्स से बचने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
बड़े एआई मॉडल्स को आमतौर पर महंगे जीपीयू और विशेष बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होती है। इससे छोटे डेवलपर्स, स्टार्टअप्स और समुदाय के हिस्सेदारों के लिए एआई बुनियादी ढांचे तक पहुंचना कठिन हो जाता है।
Nesa डिस्ट्रीब्यूटेड एक्जीक्यूशन पेश करता है, जहां बड़े AI वर्कलोड्स को नेटवर्क में विभिन्न नोड्स पर विभाजित किया जा सकता है। मॉडल को छोटे हिस्सों में तोड़ा जा सकता है, और प्रत्येक नोड केवल गणना का एक हिस्सा संभालता है।
इससे दो लाभ मिलते हैं।
पहले, यह स्केलेबिलिटी में सुधार करता है क्योंकि कार्य एक डेटा सेंटर पर निर्भर नहीं रहकर एक वैश्विक नोड नेटवर्क पर बंट जाता है।
दूसरा, यह भागीदारी की बाधाओं को कम करता है क्योंकि प्रत्येक नोड को शीर्ष स्तर की GPU मशीन होने की आवश्यकता नहीं होती है। मॉडल शार्डिंग और अनुकूलित निष्पादन के साथ, यहां तक कि अधिक सामान्य हार्डवेयर भी नेटवर्क में योगदान दे सकता है।
यह नेसा के व्यापक लक्ष्य को समर्थन देता है: एआई बुनियादी ढांचे को अधिक खुला, वितरित और सुलभ बनाना।
MetaInf और एडाप्टिव एआई स्केड्यूलिंग
नेसा के प्रमुख नवाचारों में से एक मेटाइन्फ है।
MetaInf एक मेटा-सीखा हुआ निष्पादन निर्धारक है, जो प्रत्येक कार्य, मॉडल और हार्डवेयर प्रोफाइल के लिए सबसे अच्छी निष्पादन रणनीति चुनने के लिए डिज़ाइन किया गया है। सभी कार्यभारों के लिए एक निश्चित विधि का उपयोग करने के बजाय, MetaInf पिछले निष्पादन पैटर्न से सीखता है और स्थिति के अनुसार अनुकूलित हो जाता है।
यह मायने रखता है क्योंकि एआई निष्कर्ष एक समान नहीं होता है।
अलग-अलग मॉडल, उपकरण, इनपुट और कार्यभार को अलग-अलग अनुकूलन रणनीतियों की आवश्यकता हो सकती है। एक मॉडल के लिए अच्छी काम करने वाली विधि दूसरे के लिए अक्षम हो सकती है। मजबूत GPU संसाधनों वाला एक नोड एक छोटे एज उपकरण से अलग रणनीति की आवश्यकता हो सकती है।
MetaInf, Nesa को लेटेंसी, हार्डवेयर की दक्षता और निष्पादन प्रदर्शन को गतिशील रूप से अनुकूलित करने में मदद करता है।
इससे नेसा को एक डिसेंट्रलाइज्ड एआई नेटवर्क के रूप में अधिक व्यावहारिक बनाया जा सकता है क्योंकि यह सभी नोड्स को समान मानने के बजाय वास्तविक दुनिया की नेटवर्क स्थितियों और हार्डवेयर विविधता के अनुसार समायोजित हो सकता है।
DAIs: डिसेंट्रलाइज्ड एआई एप्लिकेशन्स
नेसा डीएआईएस, यानी डिसेंट्रलाइज्ड एआई एप्लिकेशन्स भी पेश करता है।
एक DAI एक AI उत्पाद है जो Nesa नेटवर्क पर स्वाभाविक रूप से चलता है। यह उपयोगकर्ताओं के लिए एक सामान्य AI अनुप्रयोग की तरह महसूस हो सकता है, लेकिन इसके अंदर यह विकेंद्रीकृत निष्कर्षण, स्टेकिंग-आधारित विश्वसनीयता, और ऑन-चेन समन्वय पर निर्भर करता है।
यह महत्वपूर्ण है क्योंकि डिसेंट्रलाइज्ड एआई केवल एक बुनियादी ढांचे की अवधारणा ही नहीं रहना चाहिए।
इसे उपयोगकर्ताओं द्वारा अपनाया जाए, इसके लिए ऐसे वास्तविक अनुप्रयोग होने चाहिए जिनका उपयोग वे कर सकें। DAIs के माध्यम से डेवलपर्स अपनी अपनी केंद्रीकृत बुनियादी ढांचे के बिना AI उत्पाद लॉन्च कर सकते हैं। Nesa निष्पादन, समन्वय, सत्यापन और प्रोत्साहन को संभालता है।
यह चैटबॉट, एआई एजेंट, शोध उपकरण, उद्यम सहायक, विश्लेषणात्मक उत्पाद और वेब3-मूल एआई सेवाओं सहित कई प्रकार के अनुप्रयोगों का समर्थन कर सकता है।
सरल शब्दों में, DAIs Nesa के इंफ्रास्ट्रक्चर को उपयोगकर्ता-सामने वाले AI उत्पादों में बदल देते हैं।
मॉडल मार्केटप्लेस और डेवलपर एक्सेस
Nesa में एक डिसेंट्रलाइज्ड क्वेरी मार्केटप्लेस और मॉडल स्टोर शामिल है।
डेवलपर्स Nesa के मॉडल अपलोड पाइपलाइन और मॉडल प्लेग्राउंड के माध्यम से ओपन-सोर्स या निजी AI मॉडल डिप्लॉय कर सकते हैं। इससे मॉडल निर्माता मेजबानी, स्केलिंग या निष्पादन वातावरण को स्वयं प्रबंधित किए बिना मॉडल प्रकाशित कर सकते हैं।
मॉडल स्टोर बड़े भाषा मॉडल, दृश्य-भाषा मॉडल और अन्य एआई मॉडैलिटीज का समर्थन कर सकता है।
इससे एक बाजार बनता है जहाँ उपयोगकर्ता मॉडलों के लिए पूछताछ कर सकते हैं, डेवलपर मॉडलों का योगदान दे सकते हैं, नोड ऑपरेटर कंप्यूट प्रदान कर सकते हैं, और वैलिडेटर कार्यान्वयन को सुरक्षित और सत्यापित करने में मदद कर सकते हैं।
Nesa, AI Link के माध्यम से क्रॉस-चेन AI एक्सेस को भी सपोर्ट करता है, जिससे अन्य ब्लॉकचेन पर स्थित एप्लिकेशन Nesa पर अपने उपयोगकर्ताओं, संपत्तियों या कॉन्ट्रैक्ट्स को स्थानांतरित किए बिना Nesa की AI निष्पादन क्षमताओं को कॉल कर सकते हैं।
इसका अर्थ है कि नेसा केवल एक एआई चेन ही नहीं बना रही है। यह एक एआई निष्पादन परत बना रही है जो कई ब्लॉकचेन परितंत्रों की सेवा कर सकती है।
NES टोकन उपयोगिता
$NES, Nesa परितंत्र का स्वदेशी टोकन है।
इसका उपयोग नेटवर्क के क्वेरी और शुल्क प्रणाली में किया जाता है। डेवलपर्स PayForQuery लेनदेन जमा करके क्वेरी डेटा प्रकाशित कर सकते हैं और AI अनुमान निष्पादन के लिए शुल्क दे सकते हैं। लेनदेन गैस-मूल्य मेमपूल के माध्यम से प्राथमिकता प्राप्त करते हैं, जिसका अर्थ है कि उच्च-शुल्क वाले लेनदेन को प्राथमिकता दी जा सकती है।
$$NES को स्टेकिंग और नेटवर्क सुरक्षा से भी जोड़ा गया है। माइनर्स या नोड प्रतिभागीयों को $$NES स्टेक करना आवश्यक है, जिससे उन्हें ईमानदार और कुशल AI क्वेरी प्रोसेसिंग के प्रति आर्थिक जोखिम होता है। यदि दुर्भावनापूर्ण व्यवहार या डेटा छिपाने की स्थिति उत्पन्न होती है, तो प्रणाली क्रिप्टो-आर्थिक दंड जैसे स्लैशिंग का उपयोग कर सकती है।
गवर्नेंस $NES के उपयोग का एक अन्य हिस्सा है। होल्डर्स चयनित नेटवर्क पैरामीटर्स में बदलाव का प्रस्ताव रख सकते हैं और मतदान कर सकते हैं, और समुदाय पूल को ब्लॉक पुरस्कारों का एक हिस्सा परितंत्र पहलों के समर्थन के लिए प्राप्त होता है।
समग्र रूप से, $NES का डिज़ाइन AI क्वेरी निष्पादन, नेटवर्क सुरक्षा, शासन और परितंत्र विकास का समर्थन करने के लिए किया गया है।
नेसा के लिए बड़ी तस्वीर
Nesa एक ऐसे AI अर्थव्यवस्था के लिए बुनियादी ढांचा बना रहा है जो अधिक खुला, सत्यापित और गोपनीयता-संरक्षित हो।
आज की एआई अर्थव्यवस्था केंद्रीकृत मंचों द्वारा शासित है। वे पहुंच, मूल्य निर्धारण, कंप्यूटेशन, मॉडल वितरण और उपयोगकर्ता डेटा पर नियंत्रण रखते हैं। इससे छोटे डेवलपर्स के लिए उच्च बाधाएं और गोपनीयता या सटीकता की आवश्यकता वाले उपयोगकर्ताओं के लिए कमजोर गारंटीयां उत्पन्न होती हैं।
नेसा एक अलग मॉडल प्रस्तावित करती है।
यह कंप्यूट प्रोवाइडर्स, मॉडल निर्माताओं, डेवलपर्स, वैलिडेटर्स, उपयोगकर्ताओं और एआई एप्लिकेशन्स को एक डिसेंट्रलाइज्ड एआई नेटवर्क में भाग लेने की अनुमति देता है। एआई निष्पादन को क्रॉस-चेन पर अनुरोध किया जा सकता है, क्रिप्टोग्राफिक तंत्र के माध्यम से सत्यापित किया जा सकता है, और संवेदनशील डेटा को केंद्रीय प्रोवाइडर को प्रकट किए बिना किया जा सकता है।
संक्षेप में, नेसा एक डिसेंट्रलाइज्ड एआई निष्पादन परत बना रही है, जहां एआई निष्कर्षण निजी, सत्यापित और आर्थिक रूप से खुला हो सकता है — एआई को ब्लैक-बॉक्स क्लाउड एपीआई से वेब3 और उससे आगे के लिए विश्वसनीय बुनियादी ढांचे की ओर ले जा रही है।
रेफरल पुरस्कार:
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