कल रात मैंने कहा था कि मैं यह अध्ययन जारी करूँगा कि क्या क्रॉस-मॉडल परागण वास्तव में ओपन ऑटो-रिसर्च में मदद करता है या नहीं। यह रहा, और मेरा जवाब है नहीं: जिस मॉडल के ब्रांड पर आप अपना काम बनाते हैं, वह यह नहीं बदलता कि आपकी सबमिशन जीतती है या नहीं। जो मायने रखता है, वह ज़्यादा उस चीज़ जैसा दिखता है जिस पर @sreeramkannan ने शुरू में ध्यान दिलाया था — बहुत से लोग एक ही सार्वजनिक फ्रंटियर पर मिलकर काम कर रहे हों। सवाल @0xkydo की Sreeram के "anons beat anthropic by 2x" पोस्ट पर रिप्लाई से आया, कि यह "एक अच्छा केस स्टडी है कि कैसे क्रॉस मॉडल परागण बेहतर नतीजों तक ले जा सकता है।" यह अच्छा सवाल है, और https://t.co/zVaWaF5HEj पेपर गद्य में इसी तरह का अवलोकन करता है, कि प्लेटो बार–बार अलग-अलग मॉडल और टूल्स इस्तेमाल करने वाले लोगों द्वारा तोड़े जाते रहे। किसी ने इसे डेटा के ख़िलाफ़ जाँच नहीं किया था, तो मैंने किया। बेसिक सेटअप यह है: मैंने 10 लीडरबोर्ड्स के लिए सार्वजनिक Yukon API को फ्रीज़ किया, जिनमें https://t.co/zVaWaF5HEj भी शामिल है, जो 30,687 स्कोर की गई सबमिशन हैं। हर सबमिशन के लिए मैंने घोषित मॉडल के पीछे की कंपनी रिकॉर्ड की और यह निकाला कि वह किस पहले की सबमिशन पर आधारित थी, @yukonresearch के attribution रिकॉर्ड, नोट्स की "Base:" लाइन और कोड डिफ्स से। फिर मैंने पूछा: जब आप किसी और के काम पर बिल्ड करते हैं, तो क्या आपकी सबमिशन के प्रमोट होने की संभावना ज़्यादा होती है अगर उनका काम आपकी कंपनी से अलग कंपनी के मॉडल से किया गया था? मैंने पूरा विश्लेषण लिखकर OpenTimestamps के साथ टाइमस्टैम्प कर दिया, किसी भी नतीजे को डेटा से जोड़ने से पहले, ताकि मेथड किसी जवाब की ओर खिसक न सके। डेटा सबसे पहले यह दिखाता है कि क्रॉस-कंपनी बिल्डिंग सामान्य केस है, कोई विशेष घटना नहीं। दो तिहाई स्टेप्स में, जहाँ कोई किसी और के काम पर बिल्ड करता है, वेंडर बदलता है (इमेज 2), ज़्यादातर दोनों दिशाओं में Anthropic और OpenAI मॉडल्स के बीच। कच्चे नंबर तो हल्के तौर पर उलटी दिशा में झुकते हैं: दूसरी कंपनी के मॉडल पर बिल्ड की गई 6.1% सबमिशन प्रमोट हुईं, जबकि उसी कंपनी के मॉडल पर बिल्ड की गई 7.6% हुईं। लेकिन कच्चे रेट इस बात को मिला देते हैं कि कौन सबमिट करता है, कब करता है, और किस स्टार्टिंग पॉइंट से करता है। इसलिए असली टेस्ट हर प्रतिभागी की तुलना खुद उससे करता है, लीडरबोर्ड के उसी स्टेज पर। ऐसा करके और 10 लीडरबोर्ड्स पर मिलाकर देखें तो प्रमोशन की ऑड्स क्रॉस-कंपनी बिल्डिंग के लिए लगभग 2% ज़्यादा हैं, और डेटा लगभग 18% कम या 28% ज़्यादा से आगे कुछ भी निकाल देता है (इमेज 1)। विश्लेषण के सभी नौ वैकल्पिक संस्करण जिन्हें मैंने पहले से फिक्स किया था, वही जवाब देते हैं। यह उस बार को पार करता है जो मैंने असर को औसतन नगण्य कहने के लिए सेट की थी। एक ईमानदार caveat: मैंने शुरुआत में बार ज़्यादा सख्त रखी थी, और एक प्री-रजिस्टर्ड power check मुझे किसी भी नतीजे को देखने से पहले थोड़ा चौड़ी बार तक ले गया; सख्त बार के तहत यह अनिर्णीत रहता। वह हिस्सा जो मुझे सबसे मज़ेदार लगा, वह @sreeramkannan की पोस्ट का 843-क़्यूबिट सर्किट है (इमेज 3)। यह वाकई एक क्रॉस-मॉडल स्टेप है। @jieyilong की GPT-5 सबमिशन 843 क्विबिट्स और 11.95M Toffolis पर, अपनी ही नोट के मुताबिक, gnuchev के Claude Opus 5.5 सर्किट से शुरू होती है, जो 843 क्विबिट्स और 13.01M पर है, और खुद उसी दिन के दो BitWonka सर्किट्स पर बिल्ड करता है। तो परागण होता है, और इस एक स्टेप पर उसने वह नंबर दिया जिसे सबने कोट किया। डेटा जो कहता है, वह यह है कि औसतन, हज़ारों स्टेप्स में, वेंडर मिक्स वह चीज़ नहीं है जो जीतने वाले स्टेप्स को न जीतने वालों से अलग करती हो। बेशक यह मुमकिन है कि यह जितना दिखता है उससे संकरा हो। यह एक औसत है, और एक अकेला लीडरबोर्ड फिर भी अलग हो सकता है। यह सिर्फ उस काम को देखता है जो सबमिट हुआ। यह हर व्यक्ति द्वारा घोषित मॉडल पर भरोसा करता है, और कुछ लोग एक लेबल के तहत कई वेंडर्स चलाते हैं। और यह मॉडल्स के बारे में है, लोगों के बारे में नहीं: https://t.co/zVaWaF5HEj पेपर का यह पॉइंट कि अलग-अलग प्रतिभागी प्लेटो तोड़ते हैं, एक अलग दावा है, और यहाँ की कोई बात उसके ख़िलाफ़ नहीं जाती। मेरे अपने विचार: - ओपन लीडरबोर्ड्स पर, औसतन यह नहीं बदलता कि आपकी पैरेंट सबमिशन किस वेंडर के मॉडल से बनी थी, आपकी प्रमोट होने की ऑड्स समान रहती हैं। - क्रॉस-वेंडर बिल्डिंग पहले से ही डिफ़ॉल्ट है: दूसरी लोगों के काम पर बिल्ड के दो तिहाई में वेंडर बदलता है। - ओपन स्वॉर्म की बढ़त ज़्यादा विश्वसनीय तौर पर खुद कोऑर्डिनेशन से आती लगती है — बहुत से स्वतंत्र लोग एक सार्वजनिक बेस्ट से दोबारा शुरू करते हैं — न कि मॉडल ब्रांड्स को मिलाने से। - कॉज़ल वर्जन टेस्ट करने के लिए, प्लेटफ़ॉर्म्स को हर प्रयास और हर एजेंट के मॉडल को लॉग करना होगा, न कि सिर्फ प्रति सबमिशन एक घोषित लाइन को। Zenodo पर पेपर: https://t.co/h9lRYlJYoB

आज, मैं अपना स्टार्टअप, Sturbon बंद कर रहा हूँ। दुर्भाग्य से, आप ऐसे फैसले खुद नहीं चुनते। आप एक सुबह उठकर यह नहीं तय करते कि किसी ऐसी चीज़ को बंद कर दें जिसे आपने तीन साल तक उठाकर रखा है। आपको इसके लिए मजबूर होना पड़ता है। अगस्त में मैंने पोस्ट किया था कि मेरा स्टार्टअप एक फंड में स्वीकार किया गया है, और बात वहीं छोड़ दी थी। जो बात मैंने कभी सार्वजनिक रूप से नहीं कही, वह यह है कि थोड़ी ही देर बाद हमें दूसरे फंड में भी स्वीकार कर लिया गया। उन दोनों फंड्स ने मिलकर हमें $42K से अधिक की फंडिंग के सामने खड़ा किया। दोनों बाद में रद्द हो गए, ऐसी वजहों से जिनका हमसे कोई लेना‑देना नहीं था। तो मुझे बताने दीजिए कि Sturbon क्या था, क्योंकि मुझे कभी ठीक से बताने का मौका नहीं मिला। Sturbon अफ्रीका के उन युवाओं के लिए मानसिक स्वास्थ्य सहायता था जो खुद को अकेला महसूस करते हैं। यहाँ जो ज़्यादातर किशोर संघर्ष कर रहे होते हैं, वे कभी किसी से एक शब्द तक नहीं कहते। वे मदद चाहते हैं, और उन्हें भेजने के लिए कहीं जगह नहीं है। थेरेपी की लागत उतनी होती है जितना उनके परिवारों के पास नहीं है, और ज़्यादातर स्कूलों में इस विषय पर कभी बात ही नहीं की जाती। हमने इस पर तीन तरीकों से काम किया। पहला था नि:शुल्क काउंसलिंग, बिना किसी फीस और बिना किसी वेटिंग रूम के। दूसरा था मेंटरशिप: हर युवा व्यक्ति को ऐसे किसी व्यक्ति से मिलाया जाता था जो उसी चीज़ से गुज़रा हो और दूसरी तरफ निकल आया हो, क्योंकि सलाह किसी ऐसे इंसान से अलग तरह से असर करती है जिसने खुद उसे जिया हो। तीसरा था स्कूल आउटरीच, जहाँ हम कक्षाओं में जाते थे और इस पर खुलकर बात करते थे, ताकि पीछे बैठा शांत बच्चा जान सके कि इसका एक नाम है और कि मदद मौजूद है। शुरू में यह कोई कंपनी नहीं थी। यह 2023 में मेरे समुदाय में Save the Youth नाम की एक पहल के रूप में शुरू हुआ, बिना किसी पैसे के और बिना किसी योजना के, बस वहाँ मौजूद रहने की इच्छा के साथ। अगले दो सालों में यह धीरे‑धीरे लेकिन लगातार बढ़ा। तीन सालों में, जिसका सारा खर्च मैंने अपनी जेब से किया, हम राज्यों में 100 से अधिक युवाओं तक पहुँचे और उनके साथ 150+ घंटे की काउंसलिंग में बैठे। इस साल यह Sturbon बना, और योजना यह थी कि इस सबको एक ऐप में डाल दिया जाए। एक युवा अपने फोन से ऐप खोलकर किसी काउंसलर और मेंटर तक पहुँच सकता था, बिना इस ज़रूरत के कि हम उनके शहर में शारीरिक रूप से मौजूद हों। फंडिंग की मदद से उस ऐप को उन राज्यों तक भेजा जाना था जहाँ हम पहले से सेवा दे रहे थे, हमारे पहले मेंटर्स को ट्रेन और पे करना था, और स्कूल विज़िट्स को वहाँ तक ले जाना था जहाँ तक मैं अकेले नहीं पहुँच सकता था। यही वह हिस्सा है जो ख़त्म हो गया। उससे पहले जो काम हुआ, वह वास्तविक था, और उसकी अहमियत अब भी बनी हुई है। मैं यह नहीं लिखूँगा कि कंपनी(जैसी) चलाने ने मुझे क्या सिखाया, उन usual लाइनों की तरह। सच्चाई यह है कि मुझे खुशी है कि यह सब हुआ। किसी ने इसे पढ़ा और दो बार इसके लिए हाँ कही। मैं इसे अपने पास रखूँगा। धन्यवाद उन सभी को जिन्होंने अपना समय इसमें लगाया, और उन सभी को जिन्होंने जवाब दिया जब मैंने पूछा कि क्या अब मैं एक स्टार्टअप फाउंडर हूँ हाहा। छह हफ्तों के लिए, मैं था। लेकिन यह शीर्षक कभी मुद्दा नहीं था। जो चीज़ मेरे लिए मायने रखती है वह है ऐसी चीज़ें बनाना जो काम करें और अपने हाथ उन समस्याओं पर रखना जो मुझसे बड़ी हैं। मैं उसी पर वापस जा रहा हूँ। हाल ही में मेरा ज़्यादातर समय ओपन सोर्स में जा रहा है (हाँ, darkblooommm), Eigen के लोगों के साथ जिनसे मैंने बहुत कुछ सीखा है। इस पर जल्द और बात होगी। यह एक अच्छी दौड़ थी। वापस बिल्डिंग पर।

मैंने नवंबर 2024 से अक्टूबर 2025 तक Parallel Research चलाया। सोलाना के इंटरनल्स, स्केलिंग, MEV और TEEs पर 35 पोस्ट। 84,864 व्यूज, 124 सब्सक्राइबर्स, और बंद करने से पहले $1,000 की आय। मैंने शोध लेखन को कुछ देर के लिए छोड़ दिया। पिछले महीने मैंने Zcash के बारे में पाया और उसमें गहराई से जानने का फैसला किया; इसलिए मैंने पहले Zcash Improvement Proposals पर पढ़ने के लिए कुछ ढूंढ़ना शुरू किया। कुछ नहीं मिला। तीसती ZIPs Draft पर बैठी हुई हैं। मैंने हाल ही में पता लगाया कि Coinholders ने तीन ZIPs पर 2.4 मिलियन ZEC मतदान किया है। अगर आप जानना चाहते हैं कि आपने क्या मतदान किया, तो आपके पास केवल raw spec या GitHub, फोरम, और मीटिंग/कॉल नोट्स पर पड़े कमेंट्स का स्लेट है। इसलिए मैंने प्रत्येक ZIP के लिए एक समझदारी वाला समझाना शुरू कर दिया...और...अब तक मैं 12 से अधिक ZIPs को कवर करने की योजना बना रहा हूँ। Ps: केवल एक मजेदार साइड क्वेस्ट है & मुझे nerd series का भी पता है। पहले दो लाइव हैं: - ZIP 318 - ZIP 2005 cc: @ZcashLabs https://t.co/jVnCp3qVSX

अब सभी टुकड़े जगह पर हैं, उड़ान भरने का समय हो गया है। जल्द ही घोषणा।

नेटवर्क टस टस, आज क्यों। जल्दी वापस आ रहा हूँ

मेरे पास इस लाइवस्ट्रीम पर आजमाने के लिए बहुत सारी पागल विचार हैं। बहुत उत्साहित।

मैं ऐसे सपनों के साथ दुनिया में आया, जो मेरी परिस्थितियों से बड़े थे।

जब मैंने यह देखा, तो मुझे इतना खुशी हुई कि मेरा दिन बन गया। @asciidotdev YC में है!!!

मास्टर्स डिग्री के बारे में सोच रहा हूँ... मुझे 2027 में स्नातक होगा। अभी ग्रेजुएट स्कूल के बारे में गणना कर ली है। जनवरी 2028 की शुरुआत के लिए आवेदन की अंतिम तिथि अप्रैल 2027 है। यह अब से केवल 7 महीने है। वाह! और शोध मास्टर्स के लिए, आपको एक सुपरवाइजर की आवश्यकता होती है जिसने पहले से ही आपको फंडिंग देने का सहमति दे दिया हो। इसलिए वास्तविक अंतिम तिथि आधिकारिक तिथि से पहले होती है। मैंने अभी तक कोई विश्वविद्यालय नहीं चुना है। (अभी तक तैयार नहीं) अगर आपने कनाडा/अमेरिका में सीएस मास्टर्स किया है, तो आपने किसके साथ काम किया?

मजबूत बने रहें, आप कभी नहीं सुनते कि एक पेड़ कैसे बढ़ता है 🌴 निःशब्द विकास !!