गुड मॉर्निंग gVangrid VanGrid: वास्तविक दुनिया के डेटा को एआई के लिए एक अर्थव्यवस्था में बदलना एआई मॉडल अविश्वसनीय गति से जानकारी को प्रोसेस कर सकते हैं, लेकिन भौतिक दुनिया को समझने के लिए कुछ अधिक की आवश्यकता होती है: वास्तविक वातावरणों से सटीक डेटा। रोबोटिक्स और स्वायत्त प्रणालियों को यह जानने की आवश्यकता होती है कि स्थान वास्तव में कैसे दिखते हैं, स्थान कैसे संरचित हैं, और वास्तविक वातावरण कैसे बदलते हैं। यही अंतर @vangrid_io जांच रहा है। VanGrid कैसे एआई को भौतिक दुनिया से जोड़ता है: «लोग स्मार्टफोन का उपयोग करके स्थानीय डेटा कैप्चर करते हैं। एआई एजेंट और अन्य अनुरोधकर्ता विशिष्ट स्थानों के लिए फंडेड बाउंटीज़ बनाते हैं। योगदानकर्ता कार्य पूरा करते हैं और अपने कैप्चर को समीक्षा के लिए सबमिट करते हैं। एकबार स्वीकृत होने पर, योगदानकर्ताओं को USDC भुगतान प्राप्त होता है।» दिलचस्प बात डिमांड-ड्रिवन मॉडल है। यादृच्छिक फुटेज को इकट्ठा करने के बजाय और उम्मीद करने कि कोई इसे उपयोगी पाए, अनुरोधकर्ता सटीक रूप से परिभाषित कर सकते हैं कि उन्हें किस डेटा की आवश्यकता है। फिर योगदानकर्ता वास्तविक अनुरोधों को पूरा करते हैं और उपयोगी कार्य के लिए पुरस्कृत होते हैं। इससे हरदिन के लोगों के लिए एआई अर्थव्यवस्था में एक संभावित नया भूमिका पैदा होती है: वास्तविक दुनिया के डेटा के सप्लायर बनना। लेकिन मॉडल केवल सहभागिता पर ही निर्भर करेगा। सटीक कैप्चर, विश्वसनीय सत्यापन, सुसंगठित मांग, और समान भुगतान ही यह निर्धारित करेंगे कि क्या इसका पैमाना बढ़ाया जा सकता है। बड़ी छवि पर ध्यान देने के लायक है। एआई एजेंट सूचना मांग सकते हैं। मनुष्य मुख्यभूमि पर इसे संग्रहीत कर सकते हैं। VanGrid, समन्वयित भुगतान प्रणाली के माध्यम से इन गतिविधियों को jodne पर काम कर रहा है। अगली डेटा अर्थव्यवस्था, मनुष्यों को केवल ऑनलाइन जो कुछ बनाते हैं,उसके लिए ही पुरस्कृत नहीं करेगी,बल्कि मशीनों को हमारे आसपास की दुनिया समझने में मदद करने के लिए। यही VanGrid के साथ मैं प्रेक्षण करता हूँ—भौतिक AI काअवसर।