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पृष्ठ 10: “शांत वर्षों के दौरान रहें।” किसी ने मुझे एक बार बेमतलब, ऐसे ही बताया था कि क्रिप्टो के बारे में क्या है, जैसे कोई ऐसी चीज़ बताए जो किसी अजनबी के जीवन को बदल सकती है। मुझे नहीं पता था कि यह मेरा जीवन बदल देगा। मैंने ज्ञान से अधिक उत्साह के साथ प्रवेश किया। मैंने ट्रेडिंग शुरू कर दी, और कुछ समय के लिए मुझे ऐसा लगा जैसे मैंने एक रहस्य पा लिया है। फिर बाजार ने अपना काम किया, और मैंने पैसे खो दिए। केवल मैं और लाल रंग से भरा स्क्रीन, सीखते हुए कि उत्साह एक रणनीति नहीं है। मैं चला सकता था। कई लोग ऐसा ही करते हैं। पर मैंने सोचना शुरू कर दिया कि क्यों यह सही नहीं हुआ। मैंने आशा पर ट्रेडिंग करना बंद कर दिया, और शांति से सीखना शुरू कर दिया, किसी की नज़र में नहीं, कुछ दिखाने के लिए कुछ नहीं। फिर एक दिन आया, जब मुझे पैसा मिला, और मैंने निकाल लिया। मैंने लंबे समय तक स्क्रीन को देखा। रकम के कारण नहीं, बल्कि इसलिए कि हानि कहानी का अंत नहीं हुआ। सातोशि ने मेलिंग सूची पर नौ पृष्ठ भेजे, और प्रतीक्षा की। शांत वर्ष हवा में मत हुए। वे संरचना हुए। यह मेरा पृष्ठ 10 है। अगर आप शांत वर्षों में हैं, तो रहें। यह काम कर रहा है,भले ही आपको दिखाई नहीं दे।

इस क्षेत्र के अधिकांश प्रोजेक्ट्स एक साल पुराने हैं और पहले से ही खुद को इंफ्रास्ट्रक्चर कह रहे हैं। @primus_labs 2023 से इस काम में लगा हुआ है। तब इसे PADO कहा जाता था। अगस्त 2023 में, इसे ईथेरियम फाउंडेशन और PSE से IZK लाइब्रेरी विकास के लिए ग्रांट मिला। दिसंबर तक, यह Linea समुदाय के लिए PoH वैलिडेटर के रूप में काम कर रहा था। अगस्त 2024 में, इसका zkTLS पेपर USENIX Security पर प्रस्तुत किया गया। उसी दिसंबर, PADO Primus बन गया। फिर वह हिस्सा आया जिसे सभी देखते हैं: फंडिंग राउंड, साझेदारियाँ, चेन्स, एंटरप्राइज़ कस्टमर्स, zkFHE पेपर। लेकिन ये सभी 2023 से शुरू हुए, अनदेखी क्रिप्टोग्राफी के सालों के काम पर आधारित हैं, जो "वेरिफिकेशन लेयर" के ट्रेंड होने से पहले से ही शुरू हो चुका था। एक ऐसे मार्केट में, जहाँ इस महीने सबसे ज़ोर से चिल्लाने वाले को पुरस्कृत किया जाता है, 2023 से काम करते हुए प्रोडक्ट्स और पेपर्स पब्लिश करने वाली टीम अलग दिखती है।

@axisrobotics के सामग्री को देखने के बाद मेरी ईमानदार राय। दिलचस्प बात: फिजिकल AI में वास्तविक बॉटलनेक गणना नहीं, बल्कि डेटा है, और एक ब्राउज़र गेम बहुत सारे लोगों से डेटा इकट्ठा करने का सस्ता तरीका है। डेटासेट V1 का कर्व फ्लैट न होना उनके पास सबसे अच्छा सबूत है। जिसबारे में मैं संदेहवादी हूँ: - बहुत बड़े पैमाने पर समुदाय की गुणवत्ता - क्या ऑन-चेन साइनिंग चरण सामान्य योगदानकर्ताओं के लिए बहुत अधिक घर्षण है - क्या नामित खरीददार भुगतान वाले अनुबंधों में बदल जाएंगे, क्योंकि "सक्रिय खरीद" कोई हस्ताक्षरित समझौता नहीं है जिसे मैं क्रम में देख रहा हूँ: 1) सिम डेटासेट V2 परिणाम (वे 10,000+ घंटे का लक्ष्य रखते हैं) 2) अक्टूबर में DAgger विफलता-पुनर्प्राप्ति डेटासेट 3) वर्ष के अंत तक भुगतान किए गए पायलट (उनका लक्ष्य 2 से 3 और है) अगर ये सफल होते हैं, तो यह एक वास्तविक डेटा व्यवसाय है। अगर वे पीछे हटते हैं, तो यह एक दिलचस्प प्रदर्शन है। आपको उनसे क्या देखना होगा?

प्रत्येक टूल कॉल एक मॉडल राउंड ट्रिप की लागत लेता है गिटहब इशूज़ प्राप्त करें, उन्हें पार्स करें, लीनियर टिकट खोलें। यह तीन टर्न्स, तीन कॉन्टेक्स्ट डंप्स हैं, और टूल सूची अभी भी प्रॉम्प्ट में स्थित है OpenCode 2.0, ओपन-सोर्स कोडिंग एजेंट, ने MCP के लिए कोड मोड को डिफ़ॉल्ट बना दिया है। एजेंट एक छोटा JavaScript स्निपेट लिखता है जो कई टूल्स को कॉल करता है और परिणामों को एक ही निष्पादन में प्रोसेस करता है, प्रत्येक कॉल के बाद मॉडल को वापस नहीं भेजता यह एक ही स्थानीय सेवा के खिलाफ टर्मिनल, डेस्कटॉप और वेब को भी चलाता है, इसलिए टर्मिनल में शुरू की गई सत्र ब्राउज़र में जारी रहती है उपयोगी हिस्सा स्प्लिट है। मॉडल योजना तय करता है। हारनेस प्रत्येक इंटरमीडिएट परिणाम को पुनः कॉन्टेक्स्ट विंडो में भरे बिना टूल चेन को चलाता है

अधिकांश बुनियादी ढांचा परियोजनाएं एक श्रृंखला चुनती हैं और उम्मीद करती हैं कि निर्माता आ जाएंगे। @primus_labs पहले से मौजूद निर्माताओं के पास जा रहा है। 2026 तक: जनवरी में HashKey Chain पर लाइव। मार्च में X Layer पर लाइव। zkTLS सत्यापन परत जून में BNB Chain पर लाइव हुई, और उसी महीने उन्होंने Ink के साथ साझेदारी की ताकि zkTLS और FHE गोपनीयता बुनियादी ढांचा उसके परितंत्र में लाया जा सके। छह महीनों में चार अलग-अलग परितंत्र, और हर बार एक ही मूल विचार: डेटा को सच साबित करें, संवेदनशील हिस्सों को गोपनीय रखें, और उस श्रृंखला पर एप्स को आगे बढ़ने की अनुमति दें। यही वह हिस्सा है जिसे मैं कम महत्व देता हूं। एक सत्यापन परत केवल तभी उपयोगी होती है जब वह वहां उपलब्ध हो, जहां डेटा और उपयोगकर्ता पहले से मौजूद हैं, और प्रिमस चुपचाप इसे सच कर रहा है।

अधिकांश एजेंट प्लेटफॉर्म एक ही तरीके से काम की पुष्टि करते हैं जिस तरह Web2 स्वतंत्र वेबसाइटें करती हैं: एक मनुष्य इसे देखता है और स्वीकृति पर क्लिक करता है। यह मशीन-गति एजेंट व्यापार के लिए स्केल नहीं होता है, और इसे कोई भी व्यक्ति जो कमरे में नहीं था, उसके लिए साबित नहीं किया जा सकता। AACP के पास तीन पुष्टि मोड हैं। जो मोड लागू होता है, वह इस बात पर निर्भर करता है कि काम का आउटपुट क्या प्रोग्राम द्वारा जांचा जा सकता है। प्रोग्राम निर्धारित सही उत्तर वाले काम के लिए: क्या स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट टेस्ट सूट पास करता है, क्या API सही स्कीमा लौटाता है, क्या संख्या सही है। जांच RISC-V में संकलित होती है और zkVM के अंदर चलती है। साबिती onchain पर पुष्टि की जाती है। किसी को भी मूल्यांकनकर्ता के शब्द पर भरोसा करने की आवश्यकता नहीं है, गणित या तो सही है या नहीं है। रूब्रिक विषयगत काम के लिए: लेखन, डिज़ाइन, शोध गुणवत्ता। ग्राहक स्कोर किए गए मापदंड और पास सीमा सेट करता है। कई LLM TEE के अंदर इसका मूल्यांकन करते हैं, और मध्यिका स्कोर काम को सुलझा देता है। मनुष्यों की पैनल भी एक विकल्प है। हाइब्रिड अधिकांश वास्तविक काम मिश्रण होते हैं। कोड को संकलित होना चाहिए AND पढ़ने में अच्छा लगना चाहिए। एक ट्रेडिंग स्ट्रेटेजी के बैकटेस्ट को सही ढंग से चलना चाहिए AND लिखित प्रस्तुति समझदार होनी चाहिए। प्रोग्राम-जांचने योग्य हिस्से पहले चलते हैं, शेष के लिए रूब्रिक का प्रयोग होता है। 5,000 USDC से अधिक पर, AACP हाइब्रिड मोड की मांग करता है, जिसमें कम से कम आधा भार प्रोग्राम पर हो। इसका प्रदाताओं के लिए महत्व: मजबूत पुष्टि सिर्फ भरोसे के बारे में नहीं है, यह सस्ती है। प्रोग्राम-स्तरीय साबिती 30% तक स्टेक छूट प्रदान करती है और प्रतिष्ठा प्राप्ति का तेज़ मार्ग प्रदान करती है, क्योंकि प्रणाली को पुष्टि करने के लिए मनुष्य-पुष्टि की प्रतीक्षा करने की आवश्यकता नहीं होती। खुली समस्या, और पेपर स्वयं इसका उल्लेख करता है: TEE साबित करता है कि रूब्रिक परिभाषित ढंग से चली, परंतु LLM के मूल्यांकन के सही होने के बारे में नहीं। प्रोग्राम पुष्टि भरोसे को हल करती है। रूब्रिक पुष्टि सिर्फ खराब मूल्यांकन को झूठा साबित करना मुश्किल करती है। @termix_ai

एक त्वरित सवाल: क्यों एक DeFi वॉल्ट पूरी दुनिया को यह दिखाए कि आपके पास इसमें कितनी रकम है? ऐसा नहीं है, और @primus_labs ने अभी यह साबित कर दिया है। Confidential Vault अब BNB Chain पर लाइव है। अपनी $U को $eU में 1:1 के अनुपात में व्रैप करें, कोई लॉकअप नहीं, जब भी आप चाहें उन्हें अनव्रैप करें, और जिस क्षण आप इसे भेजते हैं, ट्रांसफर रकम ऑनचेन पर सांकेतिक पाठ (ciphertext) बन जाती है। कोई भी आपकी पोज़ीशन साइज़ को ब्लॉक एक्सप्लोरर से नहीं पढ़ सकता। इसे Unitas मार्केट में डिपॉज़िट करें और आपको पब्लिक वॉल्ट के समान ही यील्ड मिलेगा। समान रणनीति। समान जोखिम। एकमात्र बदलाव यह है कि आपका सीट साइज़ अंधेरा रहता है, जबकि सभी का सार्वजनिक होता है। और यह कोई प्रयोगशाला प्रदर्शन नहीं है, Allscale BNB पर समान FHE परत के आधार पर एक वास्तविक नियोबैंक बना रहा है, जो पेट्रोल, इनवॉइसिंग, चेकआउट संचालित करता है। वास्तविक व्यवसाय को ऐसी चीज़ें चाहिए जो पूरी चेन पर प्रकाशित न हों। सार्वजनिक सुलझाव। निजी पोज़ीशन। यही संयोजन संस्थाओं का प्रतीक्षा किया जा रहा है, और यह पहले से ही लाइव है।

क्रेडिट बुनियादी ढांचा कभी वास्तव में ऑनचेन पर बुद्धिमानी से नहीं बना। किसी को बीमा करने के लिए, ऋणदाता को आय, संपत्ति, और चुकाने के इतिहास का प्रमाण चाहिए, जो सभी निजी डेटा हैं जिन्हें कोई भी पब्लिक चेन पर प्लेटेक्स्ट में रखना नहीं चाहता। यही वास्तविक समस्या है जिसे @primus_labs और BNB Chain एक साथ हल कर रहे हैं। मार्च में, Primus ने BNB Chain और Brevis के साथ ZKredit बनाने के लिए साझेदारी की, जो वास्तविक वित्तीय डेटा का उपयोग करके क्रेडिटवर्थनेस साबित करने का एक तरीका है, बिना उस डेटा को ऑनचेन पर प्रकट किए। zkTLS प्रमाण (किसी भी HTTPS स्रोत से खींचे गए डेटा की प्रामाणिकता की पुष्टि) को संभालता है, और यह जून से BNB Chain पर लाइव चल रहा है। यही "संस्थागत-ग्रेड" का वास्तविक अर्थ है: कोई मार्केटिंग लेबल नहीं, बल्कि ऐसा बुनियादी ढांचा जो एक बैंक या ऋण प्रोटोकॉल की आवश्यकता के अनुसार बीमा करने में सक्षम हो, जिसमें प्राइवेसी पहले से ही समाहित हो। Primus के पास पहले से ही इस स्टैक पर 10+ भुगतानकर्ता उद्यमिक ग्राहक हैं। BNB Chain को सिर्फ DeFi apps की ही जरूरत नहीं है, बल्कि संस्थागत ऋण को संभव बनाने के लिए क्रेडिट और प्रमाणीकरण परत की भी। ZKredit ही इसका स्वरूप है। खुद परखें → https://t.co/j76EQoWYCS

अधिकांश AI एजेंट बाजार डायरेक्टरी होते हैं। आप एक एजेंट चुनते हैं, भुगतान करते हैं, और उम्मीद करते हैं कि काम अच्छा होगा। @termix_ai के पीछे का प्रोटोकॉल AACP, पैसे शामिल होने के बाद वास्तव में महत्वपूर्ण हिस्से की ओर जाता है: कौन तय करता है कि काम अच्छा था, और अगर वे गलत हों तो क्या होता है। मैंने व्हाइटपेपर पढ़ा। यहाँ वह कुछ है जो मुझे ध्यान आकर्षित करता है। 1. ग्राहक काम शुरू होने से पहले "अच्छा" की परिभाषा तय करता है ग्रेडिंग मापदंडों को नौकरी बनाए जाने पर ऑनचेन पर समर्पित कर दिया जाता है। मूल्यांकनकर्ता उन्हें निष्पादित करता है और मूल्यांकन नहीं कर सकता। प्रदाता बोली लगाने से पहले मापदंड पढ़ सकते हैं, और काम शुरू होने के बाद ग्राहक उन्हें नहीं बदल सकता। अगर कोई मापदंड ऐसा बनाया गया है जो हमेशा असफल हो, तो ग्राहक को स्लैश किया जाएगा। 2. प्रत्येक भूमिका में स्टेक है ग्राहक, प्रदाता, मूल्यांकनकर्ता और मध्यस्थ सभी स्टेक करते हैं, और प्रत्येक को खराब व्यवहार के लिए स्लैश किया जा सकता है। प्रदाता खराब या समय पर डिलीवरी न करने के लिए इसे खोते हैं। मूल्यांकनकर्ता अनुचित या सस्ते मूल्यांकन के लिए इसे खोते हैं। 3. विश्वास कम होता है जब आप प्राप्त करते हैं प्रत्येक एजेंट को ERC-8004 पहचान और कम से कम 100 USDC की स्टेकिंग पूल की आवश्यकता होती है। प्रदाता की स्टेक, बजट का 10% होती है, जिसे (प्रतिष्ठा/100) से विभाजित किया जाता है। 1,000 USDC की नौकरी पर, एक नया एजेंट 200 USDC स्टेक करता है। 95 स्कोर वाला एजेंट लगभग 105 स्टेक करता है। झूठी पहचानें महंगी होती हैं, और सच्ची प्रतिष्ठा काम को सस्ता बना देती है। 4. सत्यापन काम के साथ स्केल होता है निर्धारणात्मक जाँच zkVM में चलती हैं, और सबूत कोऑनचेन पर सत्यापित किया जाता है। विषयगत कार्य को TEE के भीतर कई LLMs द्वारा स्कोर किया जाता है। उच्च सत्यापन स्तरों से कम स्टेक मिलते हैं, और बड़े कामों के लिए मजबूत सत्यापन कीआवश्यकता होती है। यही है,जो सेटलमेंट परत को सूची पृष्ठ से alag karta hai।एजेंटों कोबिन,सत्यापित,भुगतानऔरजवाबदेहबनायाजा सकता है,बिना किसीकिसीकीबातपरभरोसाकिए। इस परएजेंटअर्थव्यवस्थाकेकैसेबननेकीउम्मीदहै।