پرومپٹ سے چلنے والی dApp اور گیم ڈیٹا پر مبنی Open AGI لرننگ اسٹرکچر @CodeXero_xyz , @playAInetwork , @SentientAGI قدرتی زبان میں فنکشن کی وضاحت کرنے پر فوراً ہی ڈی سینٹرلائزڈ ایپلیکیشن بن جانے والا ماحول، دسیوں لاکھ صارفین کے چھوڑے گئے گیم پلے ڈیٹا، اور اس سے فائدہ اٹھا کر اوپن آर्टیفیشل انٹیلیجنس کو ٹرین کرنے کا اسٹرکچر، ایک ہی فلو میں آپس میں جڑے ہوئے ہیں۔ اس فلو کے نقطۂ آغاز پر پرومپٹ بیسڈ dApp بلڈر CodeXero موجود ہے۔ CodeXero نے قدرتی زبان کے ان پٹ کے ذریعے Sei Network پر prediction market یا survival arena جیسے آن چین ایپلیکیشنز کو ڈپلائے کیا ہے۔ یہ عمل تیز رفتار iterative جنریشن پر فوکس کرتا ہے، اور صارف کی وضاحت کو اسمارٹ کنٹریکٹ میں تبدیل کرتا ہے۔ البتہ، اگر جنریٹ کی گئی ایپلیکیشن لرننگ کے لیے موزوں ڈیٹا پیدا کرے تو اس کے لیے ضروری ہے کہ اسٹیٹ چینجز، ریوارڈز اور decision-making کے عمل کو ایک مخصوص فارمیٹ میں ریکارڈ کرنے والی schema-based ساخت موجود ہو؛ یہ ایک تکنیکی تقاضے کے طور پر سامنے آتا ہے۔ اس پہلو پر CodeXero کے Cluster Protocol انفراسٹرکچر کے ساتھ انضمام کی سمت میں غور و بحث ہو رہی ہے۔ اس طرح بنائی گئی گیم نما dApp ڈیٹا پروڈکشن ڈیوائس کے طور پر کام کرتی ہے۔ Play AI، 5.3 لاکھ سے زیادہ صارفین کی بنیاد پر stream-to-earn اسٹرکچر چلاتا ہے اور PLAI ٹوکن کے ذریعے ڈیٹا کنٹریبیوشن پر انعام فراہم کرتا ہے۔ Play Collective، multimodal ڈیٹا کو اجتماعی طور پر مینیج کرتا ہے اور Oasis Nodes، خام گیم پلے کو ویریفائی کر کے اسے labeled dataset میں تبدیل کرتے ہیں۔ MadRims سمارٹ گلاس سے جمع ہونے والا بصری ڈیٹا بھی اس ایکو سسٹم کا حصہ ہے۔ تاہم، repetitive رویے یا کم سگنل والی انٹرایکشنز کی لرننگ ویلیو کم ہو سکتی ہے، اس لیے ڈیٹا کی سلیکشن اور ساخت بندی کا عمل نہایت اہمیت اختیار کرتا ہے۔ جب structured ڈیٹا کو حقیقی Open AGI لرننگ میں ضم کرنے کا مرحلہ آتا ہے تو Sentient کا کردار نمایاں ہوتا ہے۔ OML ایک ایسا لائسنس ہے جو ماڈل کو cryptographic fingerprint دے کر اس کی openness اور provenance کو برقرار رکھنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جبکہ ROMA ایک hierarchical multi-agent reasoning اسٹرکچر فراہم کرتا ہے۔ GRID کمیونٹی بیسڈ ماڈلز اور datasets کی گورننس کو سپورٹ کرتا ہے۔ اس کے ذریعے ڈیٹا کو اس کے سورس کے ساتھ منسلک حالت میں مینیج کیا جاتا ہے اور ماڈل کی ارتقائی عمل کے دوران بھی کنٹریبیوشن کے نشانات برقرار رہتے ہیں۔ ریوارڈ اسٹرکچر، Play AI کے PLAI ٹوکن، CodeXero کے tokenized experiments، اور Sentient کے گورننس سسٹم پر مشتمل ہے، لیکن ایسا فارمَلائزڈ ویلیو فنکشن جو ڈیٹا کے معیار اور ماڈل کنٹریبیوشن کو باریک بینی سے منعکس کرے، ابھی واضح طور پر پیش نہیں کیا گیا۔ نیز، ڈیٹا کے استعمال کی حدود اور مسلسل رضامندی (continuous consent) کا میکانزم بھی تینوں سسٹمز میں پوری طرح ضم نہیں ہے۔ اس کے باوجود، CodeXero کی جنریشن کی صلاحیت، Play AI کا ڈیٹا کنورژن اسٹرکچر، اور Sentient کے provenance preservation اور گورننس میکانزم، پرومپٹ جنریشن سے لے کر ڈیٹا کلیکشن، ساخت بندی، ماڈل ٹریننگ اور کنٹریبیوشن ٹریکنگ تک پھیلا ہوا ایک یکساں تکنیکی فلو تشکیل دیتے ہیں۔ اس اسٹرکچر کے اندر گیم محض تفریح سے آگے بڑھ کر ایک ایسے ڈیجیٹل انفراسٹرکچر کے طور پر کام کرتا ہے، جہاں ریکارڈ کیے جا سکنے والے کنٹریبیوشنز اور لرننگ ریسورسز باہم مل جاتے ہیں۔ $PLAI $CODE $XERO $SEI $SENT