जैसे-जैसे मॉडल अधिक उपयोगी होते जा रहे हैं, कंप्यूट की मांग बढ़ रही है मुझे दृढ़ विश्वास है कि निष्कर्षण की मांग आपूर्ति को लगातार पार करती रहेगी, जिससे GPU किराए की कीमतें बढ़ेंगी ओपन सोर्स या क्लोज्ड सोर्स, दोनों को चिप्स, मेमोरी और बिजली की आवश्यकता होती है। यह AI कैपेक्स निवेश के लिए बुलिश है, क्योंकि भुगतान वापसी की अवधि लगातार कम होती जा रही है

Temporal टीम बेहतरीन डेव्स हैं आपको उन्हें फॉलो करना चाहिए, क्योंकि यही टीम सोलाना की माइक्रोस्ट्रक्चर को आगे बढ़ा रही है

अधिकांश तरलता एक ही चेन पर संकलित होगी। हम फ्रिक्शनलेस पर कुछ समय से यही कह रहे हैं। इस चेन की बाजार संरचना को पूरी दुनिया के लिए काम करना होगा, केवल कुछ न्यायिक क्षेत्रों के लिए नहीं।

बधाई हो @anza_xyz टीम! नेटवर्क में विशाल अपडेट

इसे सोचने पर यह काफी अजीब आँकड़ा है और यह केवल स्पॉट है। जैसे ही पर्प और अन्य डेरिवेटिव्स ऑनचेन पर आते हैं, अवसर काफी बड़ा हो जाता है

@bensfielding, @gensynai के सह-स्थापक और सीईओ के साथ एक पॉडकास्ट शुरू कर रहे हैं। बेन ने 2015 में डीप लर्निंग में अपना डॉक्टरेट शुरू किया, जब एआई के चारों ओर वर्तमान ध्यान की लहर अभी तक नहीं आई थी। इस एपिसोड में मैं चाहता हूँ कि हम इस बारे में बात करें कि उन्हें हमारे द्वारा किए गए प्रगति, बड़े मॉडल बनाने की आर्थिकता, और आगे क्या आएगा, इन सब पर कैसे सोचना है। हम इस पर चर्चा करते हैं कि क्यों वह सवाल करते हैं कि केंद्रीकृत एआई में लगाया गया पैसा उत्पाद के उपयोग से वापस मिलेगा या नहीं, ओपन मॉडल इस व्यवसाय को कैसे प्रभावित करते हैं, और किसी बेंचमार्क पर आगे रहने के बजाय ग्राहकों के अपने उत्पाद का निरंतर उपयोग करना क्यों महत्वपूर्ण है। हम Gensyn के कैसे बदलने पर भी चर्चा करते हैं। टीम पहले डिसेंट्रलाइज्ड कंप्यूट पर केंद्रित थी, लेकिन अब दुनिया से सच्ची जानकारी इकट्ठा करने पर। बेन समझाते हैं कि उन्होंने यह निर्णय क्यों लिया, और Delphi कैसे मार्केट्स का उपयोग करके जानकारी को साथ लाता है और इसे वास्तविक परिणामों के साथ सत्यापित करता है। इससे पूर्वानुमान पर चर्चा होती है। बेन का मानना है कि भविष्य की घटनाओं का पूर्वानुमान लगाना AI का एक बहुत बड़ा उपयोग बन सकता है। हम चर्चा करते हैं कि मॉडल कैसे सीख सकते हैं कि कब सही हुए, कब गलत, मनुष्यों को अपनी जानकारी साझा करने के लिए क्यों प्रेरणा की आवश्यकता होती है, और हरदिन के निर्णयों में मदद करने के लिए संभावना कैलकुलेटर होने से क्या मतलब होगा। हम परिचय करते हैं - AI में प्रोफेशनल पृष्ठभूमि, Gensyn की स्थापना - बड़े AI मॉडल्स की आर्थिकता, क्या स्पेंडिंग समझदारी से है - Open models, प्रतिस्पर्धा,और प्रयोगकर्ता-आधारित प्रोडक्ट - Gensyn के compute पर FOCUS से हटने का कारण - मशीन लर्निंग के काम की पुष्टि, open-1b से प्रशिक्षण सुलभ - Delphi, सूचना मार्केट,और सच्ची प्रतिक्रिया से सीखना - प्रेडिक्शन के पीछे सबूत साझा करने पर पुरस्कार - पूर्वानुमान,बेहतर निर्णय,और decentralization सहायक टाइमस्टैम्प 0:00 – AI क्या भविष्य का पूर्वानुमान लगा सकता है? 1:14 – Ben Fielding aur Gensyn ki shuruaat 7:26 – Bade clusters se aage AI ko scale karna 13:29 – Startups kyun alag approach le sakti hain 18:49 – Trust aur Machine Learning ki verification 23:59 – Centralized AI ki arthvyavastha 27:29 – Gensyn kyun compute se hat gaya 31:09 – open-1b aur audit karne layak AI training 35:47 – Open models aur closed labs 43:29 – AI products, customers aur neoclouds 50:13 – LLMs se forecasting tak 53:44 – Models ko behtar prediction karne ke liye train karna 57:10 – Delphi aur information markets 1:02:26 – Prediction ke peeche ke evidence ko reward karna 1:04:34 – Crypto aur AI ka asli overlap kahan hai 1:11:35 – AI ki agli wave

अरमानी पूरी तरह से सही है पूरा पूंजी बाजार स्टैक ऑनचेन पर चल रहा है, लेकिन क्रिप्टो से इतने सारे लोग निराश हो चुके हैं कि वे इसे नहीं देख पा रहे हैं

@6thManVentures के प्रबंध साझेदार @mdudas के साथ एक पॉडकास्ट जारी कर रहे हैं। एक क्रिप्टो बिजनेस पैसा कमा सकता है, बिना इस पैसे के उसके टोकन होल्डर्स तक पहुँचे। इस एपिसोड में मैं माइक से बात करना चाहता था कि टोकन को क्या मूल्य देता है और जब बिजनेस बढ़ता है, तो कौन लाभान्वित होता है। हम इस पर चर्चा करते हैं कि उन्होंने 6MV कैसे बनाया, वे एप्लिकेशन्स में क्यों निवेश करते हैं, और जब बिजनेस लंबे समय तक आगे नहीं रह सकता, तो वे निवेशकों को पैसा कैसे वापस करने के बारे में सोचते हैं। बातचीत का एक बड़ा हिस्सा टोकन और इक्विटी के बारे में है। माइक का मानना है कि टीमों को स्पष्ट करना चाहिए कि लोग क्या खरीद रहे हैं, आय कहाँ जाती है, और टोकन होल्डर्स को कैसे लाभ होता है। हम बायबैक्स और होल्डर्स के पास वास्तव में कितना नियंत्रण है, इस पर चर्चा करते हैं। हम यह भी बात करते हैं कि ट्रेडिंग ऐप्स को बेहतर संपत्तियों और उपयोगकर्ताओं के पैसा खोने के कम तरीकों की आवश्यकता क्यों है, सोलाना, हाइपरलिक्विड, और ईथेरियम पर उनके विचार, और क्रिप्टो AI में कहाँ समाहित है। हम चर्चा करते हैं - माइक ने 6MV कैसे बनाया - क्रिप्टो बिजनेस को स्थायी क्या बनाता है - निवेशकों को पैसा कब वापस करना है - स्टेबलकॉइन, लेंडिंग, और प्रेडिक्शन मार्केट - सोशल ट्रेडिंग, स्लिपेज, और उपयोगकर्ताओं को बनाए रखना - सोलाना, हाइपरलिक्विड, और ETH को मूल्य क्या देता है - टोकन, इक्विटी, बायबैक्स, और होल्डर्स के पास वास्तव में क्या होता है - माइक XRP और Cardano को “मेम्स फॉर सुइट्स” क्यों कहते हैं - AI agents, पेमेंट्स, और कम्प्यूट मार्केट - क्या AI कंपनियाँ अपने मूल्यांकन के मुताबिक हैं टाइमस्टैम्प 0:00 – टोकन को मूल्य क्या देता है? 0:58 – माइक Dudas और 6MV की मूलभूत संरचना 6:20 – प्रवाहता और पूँजी को निवेशकों को वापस करना 10:16 – क्रिप्टो टोकन मूल्यों से परे सच्ची स्वीकृति 16:56 – क्रिप्टो में सहजता और AI की उभरती प्रवृत्ति 21:43 – 6MV के प्रभावी सभीय समझ में परिवर्तन 26:34 – सोशल ट्रेडिंग, स्लिपेज, और बेहतर संपत्ति 36:25 – सोलाना, हाइपरलिक्विड, और प्रणाली परिदृश्य 39:37 – ETH के मूल्य प्रस्ताव में समस्या 43:16 – टोकन, इक्विटी, और पैसा कहाँ जाता है 46:21 – सरकारीटीटोकन, XRP,और Cardano 49:40 – क्रिप्टो AI से कहाँ मिलता है 55:38 – AI मूल्यांकन में मुद्रा-बुलबुला? 58:42 – क्रिप्टो के अगले पाँच साल आनंद!

टोकन अंत नहीं, शुरुआत है।

मैं QT पर जा रहा हूँ क्योंकि मैं चर्चा को जारी रखना चाहता हूँ आप इसे दो मुख्य मुद्दों में विभाजित कर सकते हैं - बाजार संरचना - वैश्विक वित्त का कुल सम्प्रेषण बाजार आइए पहले बाजार संरचना पर बात करते हैं क्योंकि मुझे लगता है कि यह वास्तव में अधिक महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह सीधे बेहतर उत्पादों में परिणत होता है जिन्होंने वित्तीय प्रणाली का अध्ययन किया है, उनके लिए यह कोई आश्चर्य नहीं होना चाहिए कि समय के साथ, जब हमने कागजी ट्रेडिंग से इलेक्ट्रॉनिक ट्रेडिंग की ओर स्थानांतरित किया, तो प्रणालियाँ तेज होती गईं। परिणामस्वरूप, मैचिंग इंजन के निकटता में भौतिक स्थिति ने ट्रेडिंग कंपनियों को समान डेटा सेंटर में भौतिक रूप से स्थापित होने या मैचिंग इंजन के साथ सीधे फाइबर लिंक होने के कारण एक अद्वितीय लाभ प्रदान किया अगर आपने इस रबिट होल में प्रवेश नहीं किया है, तो मैं आपको Flash Boys के इतिहास को पढ़ने की सलाह देता हूँ। ऐसा इसलिए है क्योंकि ट्रेडिंग कंपनियाँ नेटवर्क, माइक्रोवेव लिंक्स और प्राइवेट फाइबर लाइनों को अनुकूलित करने में इतना पैसा खर्च करती हैं, क्योंकि मिलीसेकंड की लेटेंसी से अरबों डॉलर का फर्क पड़ सकता है NYSE, Mahwah डेटा सेंटर में समान कनेक्शन सेवा के लिए, किसी भी हॉल या कैबिनेट का उपयोग करने पर, समानता प्रदान करने के लिए, फाइबर की लंबाई को समान मानता है। लक्ष्य सिर्फ पास के रैक होने के कारण मिलने वाले लाभ को हटा देना है। ICE की colocation स्पेसिफिकेशन में इसका वर्णन किया गया है यहाँ शेष विचार: https://t.co/8gs2vq9IdJ