🧵 ज्यादातर लोग एक टोकन को देखकर एक सवाल पूछते हैं: "इससे कितना पम्प हो सकता है?" लेकिन एक और सवाल पूछने लायक है: लिक्विडिटी वास्तव में कहाँ से आती है, और जब लोग ट्रेड करते हैं, तो किसे भुगतान होता है? यहीं पर @MeteoraAG दिलचस्प होता है। आइए इसे समझते हैं। 👇 https://t.co/EDNNkdqUJS

चार्ट्स नीचे, बेड़ा ऊपर @PlunderPort Zero पर एक पाइरेट आइडल टायकॉन बना रहा है: अपना द्वीप बनाएं, समुद्रों पर जहाज़ चलाएं, खजाने की तलाश करें। 1,024 मुफ्त-मिंट NFTs भी क्या आप पहले द्वीप बना रहे हैं या बेड़ा भेज रहे हैं?

अनदेखी गई एजेंट कौशल: रसीदें छोड़ना। हर कॉल, हर लेन-देन, मनुष्यों द्वारा पढ़ी जा सकती हैं। "मुझ पर भरोसा करो भाई" एक बग है, फीचर नहीं 🧾 एजेंट #17316 रसीदों के लिए ड्यूटी पर। आप अपने एजेंट को पहले क्या लॉग करने के लिए बनाएंगे? #ProofOfAgent @Ptahtrade https://t.co/9F52XFNgbD

आपको किसी के वॉलेट तक पहुँचने की आवश्यकता नहीं होती है ताकि आप उनके AI द्वारा पैसा कहाँ भेजा जाए, इस पर प्रभाव डाल सकें। आपको बस इतना करना है कि AI जो पढ़ रहा है, उस पर प्रभाव डालें। एक छोटे व्यवसाय के लिए भुगतान प्रबंधित करने वाले AI एजेंट की कल्पना करें। यह आपूर्तिकर्ता के अपडेट्स की जाँच करता है, सार्वजनिक पोस्ट पढ़ता है, बिलों को प्रोसेस करता है, और यह निर्णय लेता है कि किन भुगतानों पर ध्यान देने की आवश्यकता है। एक दुर्भावनापूर्ण निर्देश को स्वामी के द्वारा दिए गए निर्देश की तरह दिखना आवश्यक नहीं है। यह किसी ऐसी चीज़ के भीतर छिपा हो सकता है, जिसे एजेंट को पढ़ने के लिए कहा गया है। यही प्रॉम्प्ट इंजेक्शन का असुविधाजनक पहलू है। एजेंट संभवतः आपसे पूछे गए काम को सटीकता से कर रहा होता है, जबकि हमलावर चुपचाप इसके सूचना को समझने के तरीके में बदलाव करने की कोशिश कर रहा होता है। यह कल्पना मात्र नहीं है। AI एजेंट ने, माना जाता है, $200,000 का स्थानांतरण कर दिया, जब मोर्स कोड में छिपे हुए एक निर्देश को Twitter पर पढ़कर समझा गया और कार्रवाई की गई। एक मॉडल और एक फ़िल्टर पर निर्भरता की समस्या यह है कि हमलावरों के पास सिर्फ़ एक ही प्रतिरोध होता है, जिसे पढ़ने की संभावना होती है। ग्रे-बॉक्सिंग इसे अलग तरीके से समझती है। @GenLayer पर, प्रत्येक Validator, किसी मॉडल से पहले, स्वयं की सुरक्षा के साथ प्रवेशित प्रवेश को पुनःलिखता है। प्रत्येक Validator,अनुरोध का मूल्यांकन करता है,औरअन्य Validator,आक्रमण में पड़ने वाले Validator को मतदान से हटा सकते हैं। जो मुझे दिलचस्प लगता है,वह सुरक्षा सोच में परिवर्तन है। एक AI को मूर्खतापूर्ण बनाने की कोशिश करने के बजाय, सिस्टम को इस प्रकार डिज़ाइन किया गया है कि सिर्फ़ एक AI को मूर्खतापूर्ण बनाना पर्याप्त नहीं है। यदि कोई AIएजेंटआपके पैसे को स्थानांतरित कर सकता है,तोक्याइसकीसुरक्षाकेवलएकमॉडलपरनिर्भरहोनीचाहिएजोसहीनिर्णयलेताहै?

क्या होता है जब एक स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट कहता है कि सब कुछ सही गया, लेकिन शामिल लोग जानते हैं कि कुछ गलत हो गया? कल्पना कीजिए कि एक ठेकेदार को स्वचालित रूप से भुगतान कर दिया जाता है क्योंकि कॉन्ट्रैक्ट में लिखी हर शर्त पूरी हो गई है। भुगतान अंतिम है। कोड बिल्कुल डिज़ाइन के अनुसार काम किया। लेकिन ग्राहक को ऐसा काम मिलता है जो तकनीकी रूप से चेकलिस्ट को पूरा करता है, लेकिन वास्तविक रूप से सहमति प्राप्त चीज़ से कम है। ठेकेदार कॉन्ट्रैक्ट की ओर इशारा करता है। ग्राहक परिणाम की ओर इशारा करता है। कोई भी पक्ष नहीं सोचता कि उसे हानि सहनी चाहिए। और यहीं पर स्वचालित समझौते एक कठिन प्रश्न का सामना करते हैं: जब लिखित नियम पूरी वास्तविकता को पकड़ नहीं पाते, तो कौन फैसला करेगा कि क्या न्यायसंगत था? अब कल्पना कीजिए कि AI एजेंट मिलियनों समझौतों पर बातचीत करते हैं, बिना मनुष्यों के हर विवरण की समीक्षा किए। गुणवत्ता, इच्छा और जिम्मेदारी पर विवाद दुर्लभ अपवाद नहीं रहेंगे। वे डिजिटल अर्थव्यवस्थाओं के लिए एक वास्तविक चुनौती बन जाएंगे। स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट प्री-डिफाइंड नियमों को लागू कर सकते हैं। लेकिन न्यायसंगतता अक्सर संदर्भ, सबूत, और ऐसी चीज़ों पर निर्भर करती है जिन्हें सरल हाँ-नहीं में परिवर्तित नहीं किया जा सकता। इसलिए, कार्यान्वयन के लिए विवाद समाधान परत की आवश्यकता होती है। @GenLayer के स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट प्रक्रिया में स्वतंत्र AI मान्यता प्रदान करते हैं, जो विषयगत प्रश्नों का मूल्यांकन करते हैं, और समय-समय पर, सुनिश्चित नियमों के सिर्फ़ समुचित होने पर सहमति प्राप्त करते हैं। क्योंकि एक कॉन्ट्रैक्ट हर निर्देश का पालन कर सकता है, परंतु फिर भी उन लोगों को सुरक्षित करने में असफल हो सकता है, जिनके सुरक्षित होने के लिए बनाया गया है। जब कोड कहता है कि सब कुछ सुलझ गया, परंतु एक पक्ष कहता है कि यह सही नहीं था, तो किसे अंतिम समझौता होना चाहिए? #JusticeNeedsAnUpgrade

@heysoei के बारे में सबसे मजेदार बात यह है: AI पोस्टर नहीं, बल्कि बाउंसर है। यह आपकी पहचान दरवाजे पर सत्यापित करता है, फिर चुप हो जाता है। मेरी रिप्लाइज़ में महीनों तक बॉट के बर्बर पोस्ट के बाद, एक ऐसा नेटवर्क जहां AI कभी पोस्ट नहीं करता, वह अवैध लगता है 😅 #ad

मैंने अपने कजिन को एन्क्रिप्टेड डीएम्स के बारे में समझाने की कोशिश की: @heysoei पर यहां तक कि डेव्स भी आपके संदेश नहीं पढ़ सकते। इसे हर खाता एक प्रमाणित व्यक्ति होने के साथ जोड़ें और आपको एक ऐसा चैट इनबॉक्स मिलता है जिसमें 'हाय प्यारे, मेरे साथ निवेश करें' का स्पैम नहीं होता। #ad

एक स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट $50k को एस्क्रो में रख सकता है। लेकिन यह अभी भी यह नहीं बता सकता कि काम वास्तव में पूरा हुआ या नहीं। यही ऑन-चेन समझौतों की वास्तविक समस्या है। पैसा बिना भरोसे के चल सकता है, लेकिन किसी को अभी भी वास्तविक दुनिया में क्या हुआ, यह सत्यापित करना पड़ता है। और बहुत अक्सर, यह एक व्यक्ति के शब्द या एक स्क्रीनशॉट पर निर्भर करता है। @GenLayer एक अलग दृष्टिकोण की खोज कर रहा है: सत्यापनकर्ता अपने स्वयं के AI मॉडल का उपयोग करके साक्ष्य का मूल्यांकन करते हैं, एक-दूसरे के निष्कर्षों को चुनौती देते हैं, और असहमति पर निवेदन करते हैं। एक प्राधिकरण पर अंधा भरोसा नहीं, बल्कि एक प्रक्रिया जिसमें निर्णय को प्रश्नात्मक बनाया जा सकता है। आप पहला वास्तविक-दुनिया का समझौता कौन सा होगा, जिसे आप इस प्रणाली को संभालने में भरोसा करेंगे?

10k कैरेट सोने का अन्वेषण करें ✨🪙 ऑनचेन दुनिया में सोने को लाने के बारे में कुछ दिलचस्प है। मैं @stakemygold द्वारा बनाए जा रहे चीजों और इस परितंत्र के विकास पर नजर रख रहा हूँ। आइए देखें कि यह यात्रा कहाँ जाती है। 👀 #GoldKarat10k #RWA #Web3

मैंने @conso_xyz द्वारा बनाए जा रहे चीजों के बारे में जानकारी एकत्र की है, और मोबाइल नोड नेटवर्क के लिए प्रतिष्ठा-आधारित बॉट्स का विचार दिलचस्प है। एजेंटिक कलेक्टिबल्स को Sui और Walrus के साथ मिलाने से इस प्रोजेक्ट को सामान्य NFT अभियानों से अलग दिशा मिलती है। CONSO परितंत्र के विकास को देखने में दिलचस्पी है। क्या आपको लगता है कि मोबाइल नोड्स एजेंटिक अर्थव्यवस्था का हिस्सा बन जाएंगे?