हम अक्सर बड़े मॉडल, बड़े संदर्भ विंडो, और अधिक पैरामीटर की बात करते हैं। लेकिन असली सफलता शायद आकार के बारे में नहीं है। मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP) यह दर्शाता है कि एआई सहायक अपने आसपास की दुनिया के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं, और यह अभी हो रहा है।

एआई सहायकों के साथ असली समस्या​

यहाँ एक परिदृश्य है जिसे हर डेवलपर जानता है: आप कोड को डिबग करने में मदद के लिए एक एआई सहायक का उपयोग कर रहे हैं, लेकिन यह आपके रिपॉजिटरी को नहीं देख सकता। या आप इसे बाजार डेटा के बारे में पूछ रहे हैं, लेकिन इसकी जानकारी महीनों पुरानी है। मूलभूत सीमा एआई की बुद्धिमत्ता नहीं है—यह वास्तविक दुनिया तक पहुंचने की इसकी अक्षमता है।

बड़े भाषा मॉडल (LLMs) ऐसे प्रतिभाशाली विद्वानों की तरह रहे हैं जो केवल अपने प्रशिक्षण डेटा के साथ एक कमरे में बंद हैं। चाहे वे कितने भी स्मार्ट हो जाएं, वे वर्तमान स्टॉक की कीमतें नहीं देख सकते, आपके कोडबेस को नहीं देख सकते, या आपके उपकरणों के साथ इंटरैक्ट नहीं कर सकते। अब तक।

मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP) का प्रवेश​

MCP बाहरी सिस्टम के साथ एआई सहायकों के इंटरैक्शन को मौलिक रूप से पुनः कल्पित करता है। बड़े पैरामीटर मॉडल में अधिक संदर्भ को ठूंसने की कोशिश करने के बजाय, MCP एआई के लिए आवश्यकतानुसार जानकारी और सिस्टम तक गतिशील रूप से पहुंचने का एक मानकीकृत तरीका बनाता है।

आर्किटेक्चर सरल लेकिन शक्तिशाली है:

• MCP होस्ट्स: प्रोग्राम या टूल जैसे Claude Desktop जहां एआई मॉडल विभिन्न सेवाओं के साथ ऑपरेट और इंटरैक्ट करते हैं। होस्ट एआई सहायक के लिए रनटाइम वातावरण और सुरक्षा सीमाएं प्रदान करता है।

• MCP क्लाइंट्स: एआई सहायक के भीतर घटक जो अनुरोधों को प्रारंभ करते हैं और MCP सर्वरों के साथ संचार को संभालते हैं। प्रत्येक क्लाइंट विशेष कार्यों को करने या विशेष संसाधनों तक पहुंचने के लिए एक समर्पित कनेक्शन बनाए रखता है, अनुरोध-प्रतिक्रिया चक्र का प्रबंधन करता है।

• MCP सर्वर्स: हल्के, विशेष प्रोग्राम जो विशिष्ट सेवाओं की क्षमताओं को उजागर करते हैं। प्रत्येक सर्वर एक प्रकार के एकीकरण को संभालने के लिए विशेष रूप से बनाया गया है, चाहे वह Brave के माध्यम से वेब खोज हो, GitHub रिपॉजिटरी तक पहुंच हो, या स्थानीय डेटाबेस को क्वेरी करना हो। ओपन-सोर्स सर्वर्स हैं।

• स्थानीय और दूरस्थ संसाधन: अंतर्निहित डेटा स्रोत और सेवाएं जिन तक MCP सर्वर पहुंच सकते हैं। स्थानीय संसाधनों में आपकी कंप्यूटर पर फाइलें, डेटाबेस, और सेवाएं शामिल हैं, जबकि दूरस्थ संसाधनों में बाहरी एपीआई और क्लाउड सेवाएं शामिल हैं जिनसे सर्वर सुरक्षित रूप से कनेक्ट कर सकते हैं।

इसे एआई सहायकों को एपीआई-चालित संवेदी प्रणाली देने के रूप में सोचें। प्रशिक्षण के दौरान सब कुछ याद रखने की कोशिश करने के बजाय, वे अब बाहर जाकर पूछ सकते हैं कि उन्हें क्या जानना है।

क्यों यह महत्वपूर्ण है: तीन सफलताएं​

1. वास्तविक समय की बुद्धिमत्ता: बासी प्रशिक्षण डेटा पर निर्भर रहने के बजाय, एआई सहायक अब प्राधिकृत स्रोतों से वर्तमान जानकारी खींच सकते हैं। जब आप बिटकॉइन की कीमत के बारे में पूछते हैं, तो आपको आज की संख्या मिलती है, न कि पिछले साल की।

2. सिस्टम एकीकरण: MCP विकास वातावरण, व्यावसायिक उपकरणों, और एपीआई के साथ सीधे इंटरैक्शन को सक्षम करता है। आपका एआई सहायक केवल कोड के बारे में बात नहीं कर रहा है—यह वास्तव में आपके रिपॉजिटरी को देख और इंटरैक्ट कर सकता है।

3. डिजाइन द्वारा सुरक्षा: क्लाइंट-होस्ट-सर्वर मॉडल स्पष्ट सुरक्षा सीमाएं बनाता है। संगठन एआई सहायता के लाभों को बनाए रखते हुए ग्रैन्युलर एक्सेस कंट्रोल्स को लागू कर सकते हैं। अब सुरक्षा और क्षमता के बीच चयन करने की आवश्यकता नहीं है।

देखना विश्वास करना है: MCP का कार्यान्वयन​

आइए Claude Desktop App और Brave Search MCP टूल का उपयोग करके एक व्यावहारिक उदाहरण सेट करें। यह Claude को वास्तविक समय में वेब खोज करने देगा:

1. Claude Desktop स्थापित करें​

2. एक Brave एपीआई कुंजी प्राप्त करें​

3. एक कॉन्फ़िग फ़ाइल बनाएं​

open ~/Library/Application\ Support/Claude
touch ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

और फिर फ़ाइल को इस तरह संशोधित करें:

{
  "mcpServers": {
    "brave-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-brave-search"
      ],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

4. Claude Desktop App को पुनः लॉन्च करें​

ऐप के दाईं ओर, आपको इंटरनेट खोजों के लिए दो नए टूल दिखाई देंगे (नीचे दी गई छवि में लाल घेरे में हाइलाइट किया गया) जो Brave Search MCP टूल का उपयोग करते हैं।

एक बार कॉन्फ़िगर हो जाने पर, परिवर्तन सहज होता है। मैनचेस्टर यूनाइटेड के नवीनतम खेल के बारे में Claude से पूछें, और पुराने प्रशिक्षण डेटा पर निर्भर रहने के बजाय, यह सटीक, अद्यतन जानकारी देने के लिए वास्तविक समय में वेब खोज करता है।

बड़ा चित्र: क्यों MCP सब कुछ बदलता है​

यहाँ निहितार्थ सरल वेब खोजों से कहीं आगे जाते हैं। MCP एआई सहायता के लिए एक नया प्रतिमान बनाता है:

1. उपकरण एकीकरण: एआई सहायक अब किसी भी उपकरण का उपयोग कर सकते हैं जिसमें एपीआई है। गिट ऑपरेशन्स, डेटाबेस क्वेरी, या स्लैक संदेशों के बारे में सोचें।

2. वास्तविक दुनिया की ग्राउंडिंग: वर्तमान डेटा तक पहुंचकर, एआई प्रतिक्रियाएं प्रशिक्षण डेटा के बजाय वास्तविकता में आधारित हो जाती हैं।

3. विस्तारशीलता: प्रोटोकॉल विस्तार के लिए डिज़ाइन किया गया है। जैसे-जैसे नए उपकरण और एपीआई उभरते हैं, उन्हें MCP पारिस्थितिकी तंत्र में जल्दी से एकीकृत किया जा सकता है।

MCP के लिए आगे क्या है​

हम MCP के साथ क्या संभव है, इसका सिर्फ शुरुआत देख रहे हैं। कल्पना करें कि एआई सहायक जो कर सकते हैं:

• वास्तविक समय के बाजार डेटा को खींचें और विश्लेषण करें
• आपके विकास वातावरण के साथ सीधे इंटरैक्ट करें
• आपकी कंपनी के आंतरिक दस्तावेज़ों तक पहुंचें और उनका सारांश बनाएं
• वर्कफ़्लो को स्वचालित करने के लिए कई व्यावसायिक उपकरणों में समन्वय करें

आगे का रास्ता​

MCP एआई क्षमताओं के बारे में हमारी सोच में एक मौलिक बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है। बड़े संदर्भ विंडो के साथ बड़े मॉडल बनाने के बजाय, हम एआई के लिए मौजूदा सिस्टम और डेटा के साथ इंटरैक्ट करने के स्मार्ट तरीके बना रहे हैं।

डेवलपर्स, विश्लेषकों, और प्रौद्योगिकी नेताओं के लिए, MCP एआई एकीकरण के लिए नई संभावनाएं खोलता है। यह सिर्फ इस बारे में नहीं है कि एआई क्या जानता है—यह इस बारे में है कि यह क्या कर सकता है।

एआई में असली क्रांति शायद मॉडल को बड़ा बनाने के बारे में नहीं है। यह उन्हें अधिक कनेक्टेड बनाने के बारे में हो सकता है। और MCP के साथ, वह क्रांति पहले से ही यहाँ है।

डीपसीक की ओपन-सोर्स क्रांति: एक बंद-द्वार एआई शिखर सम्मेलन से अंतर्दृष्टियाँ​

डीपसीक एआई की दुनिया में तूफान ला रहा है। जैसे ही डीपसीक-R1 के आसपास की चर्चाएँ ठंडी नहीं हुई थीं, टीम ने एक और धमाका किया: एक ओपन-सोर्स मल्टीमॉडल मॉडल, जानूस-प्रो। गति चक्करदार है, महत्वाकांक्षाएँ स्पष्ट हैं।

दो दिन पहले, शीर्ष एआई शोधकर्ताओं, डेवलपर्स, और निवेशकों का एक समूह शिशियांग द्वारा आयोजित एक बंद-द्वार चर्चा के लिए एकत्र हुआ, जो विशेष रूप से डीपसीक पर केंद्रित थी। तीन घंटे से अधिक समय तक, उन्होंने डीपसीक के तकनीकी नवाचारों, संगठनात्मक संरचना, और इसके उदय के व्यापक प्रभावों का विश्लेषण किया—एआई व्यापार मॉडल, द्वितीयक बाजारों, और एआई अनुसंधान के दीर्घकालिक प्रक्षेपवक्र पर।

डीपसीक की ओपन-सोर्स पारदर्शिता के सिद्धांत का पालन करते हुए, हम अपनी सामूहिक सोच को जनता के लिए खोल रहे हैं। यहाँ चर्चा से निकाली गई अंतर्दृष्टियाँ हैं, जो डीपसीक की रणनीति, इसके तकनीकी सफलताओं, और एआई उद्योग पर इसके प्रभाव को कवर करती हैं।

डीपसीक: रहस्य और मिशन​

• डीपसीक का मुख्य मिशन: सीईओ लियांग वेनफेंग सिर्फ एक और एआई उद्यमी नहीं हैं—वह दिल से एक इंजीनियर हैं। सैम ऑल्टमैन की तरह नहीं, वह सिर्फ दृष्टिकोण पर नहीं, बल्कि तकनीकी निष्पादन पर केंद्रित हैं।
• डीपसीक ने सम्मान क्यों अर्जित किया: इसकी MoE (मिश्रण विशेषज्ञ) वास्तुकला एक प्रमुख विभेदक है। OpenAI के o1 मॉडल की प्रारंभिक प्रतिकृति सिर्फ शुरुआत थी—वास्तविक चुनौती सीमित संसाधनों के साथ स्केलिंग करना है।
• एनवीडिया की अनुमति के बिना स्केलिंग: 50,000 जीपीयू होने के दावों के बावजूद, डीपसीक संभवतः लगभग 10,000 पुराने A100s और 3,000 प्रतिबंध से पहले के H800s के साथ काम करता है। अमेरिकी लैब्स के विपरीत, जो हर समस्या पर कंप्यूट फेंकते हैं, डीपसीक को दक्षता में मजबूर किया जाता है।
• डीपसीक का असली फोकस: OpenAI या Anthropic के विपरीत, डीपसीक "मनुष्यों की सेवा करने वाले एआई" पर केंद्रित नहीं है। इसके बजाय, यह स्वयं बुद्धिमत्ता का पीछा कर रहा है। यह इसका गुप्त हथियार हो सकता है।

अन्वेषक बनाम अनुयायी: एआई की शक्ति के नियम​

• एआई विकास एक चरण कार्य है: पकड़ने की लागत अग्रणी होने की तुलना में 10x कम है। "अनुयायी" पिछले सफलताओं का लाभ उठाते हैं, जबकि "अन्वेषक" को अंधाधुंध आगे बढ़ना पड़ता है, भारी आर एंड डी खर्चों का सामना करना पड़ता है।
• क्या डीपसीक OpenAI को पार कर सकता है? यह संभव है—लेकिन केवल अगर OpenAI ठोकर खाता है। एआई अभी भी एक खुली समस्या है, और डीपसीक का तर्कसंगत मॉडल पर दृष्टिकोण एक मजबूत दांव है।

डीपसीक के पीछे के तकनीकी नवाचार​

1. सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग (SFT) का अंत?​

• डीपसीक का सबसे विघटनकारी दावा: तर्कसंगत कार्यों के लिए SFT अब आवश्यक नहीं हो सकता है। यदि सच है, तो यह एक प्रतिमान बदलाव का संकेत देता है।
• लेकिन इतनी जल्दी नहीं... डीपसीक-R1 अभी भी SFT पर निर्भर करता है, विशेष रूप से संरेखण के लिए। वास्तविक बदलाव यह है कि SFT का उपयोग कैसे किया जाता है—तर्कसंगत कार्यों को अधिक प्रभावी ढंग से संक्षिप्त करना।

2. डेटा दक्षता: असली खाई​

• डीपसीक डेटा लेबलिंग को प्राथमिकता क्यों देता है: लियांग वेनफेंग स्वयं डेटा लेबल करते हैं, इसके महत्व को रेखांकित करते हुए। टेस्ला की सेल्फ-ड्राइविंग में सफलता सावधानीपूर्वक मानव एनोटेशन से आई—डीपसीक वही कठोरता लागू कर रहा है।
• मल्टी-मॉडल डेटा: अभी तैयार नहीं—जानूस-प्रो रिलीज के बावजूद, मल्टी-मॉडल लर्निंग अत्यधिक महंगी बनी हुई है। अभी तक किसी भी लैब ने सम्मोहक लाभ नहीं दिखाए हैं।

3. मॉडल डिस्टिलेशन: एक दोधारी तलवार​

• डिस्टिलेशन दक्षता को बढ़ाता है लेकिन विविधता को कम करता है: यह दीर्घकालिक में मॉडल क्षमताओं को सीमित कर सकता है।
• डिस्टिलेशन का "छिपा हुआ ऋण": एआई प्रशिक्षण की मौलिक चुनौतियों को समझे बिना, डिस्टिलेशन पर निर्भरता अगली पीढ़ी की आर्किटेक्चर के उभरने पर अप्रत्याशित कठिनाइयों का कारण बन सकती है।

4. प्रक्रिया पुरस्कार: एआई संरेखण में एक नया मोर्चा​

• परिणाम पर्यवेक्षण सीमा को परिभाषित करता है: प्रक्रिया-आधारित सुदृढीकरण सीखना हैकिंग को रोक सकता है, लेकिन बुद्धिमत्ता की ऊपरी सीमा अभी भी परिणाम-चालित प्रतिक्रिया पर निर्भर करती है।
• आरएल विरोधाभास: बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के पास शतरंज की तरह एक परिभाषित जीत की स्थिति नहीं है। अल्फाज़ीरो ने काम किया क्योंकि जीत बाइनरी थी। एआई तर्कसंगतता में यह स्पष्टता नहीं है।

OpenAI ने डीपसीक की विधियों का उपयोग क्यों नहीं किया?​

• ध्यान का मामला: OpenAI पैमाने को प्राथमिकता देता है, दक्षता को नहीं।
• यू.एस. में "छिपा हुआ एआई युद्ध": OpenAI और Anthropic ने शायद डीपसीक के दृष्टिकोण को नजरअंदाज किया है, लेकिन वे लंबे समय तक ऐसा नहीं करेंगे। यदि डीपसीक व्यवहार्य साबित होता है, तो अनुसंधान दिशा में बदलाव की उम्मीद करें।

2025 में एआई का भविष्य​

• ट्रांसफॉर्मर्स से परे? एआई संभवतः विभिन्न आर्किटेक्चर में विभाजित हो जाएगा। क्षेत्र अभी भी ट्रांसफॉर्मर्स पर केंद्रित है, लेकिन वैकल्पिक मॉडल उभर सकते हैं।
• आरएल की अप्रयुक्त क्षमता: सुदृढीकरण सीखना गणित और कोडिंग जैसे संकीर्ण डोमेन के बाहर कम उपयोग किया गया है।
• एआई एजेंटों का वर्ष? प्रचार के बावजूद, अभी तक किसी भी लैब ने एक ब्रेकथ्रू एआई एजेंट नहीं दिया है।

क्या डेवलपर्स डीपसीक में स्थानांतरित होंगे?​

• अभी नहीं। OpenAI की श्रेष्ठ कोडिंग और निर्देश-पालन क्षमताएँ अभी भी इसे बढ़त देती हैं।
• लेकिन अंतर कम हो रहा है। यदि डीपसीक गति बनाए रखता है, तो डेवलपर्स 2025 में स्थानांतरित हो सकते हैं।

OpenAI स्टारगेट $500B दांव: क्या यह अभी भी समझ में आता है?​

• डीपसीक का उदय एनवीडिया के प्रभुत्व पर संदेह डालता है। यदि दक्षता बल-प्रदर्शन स्केलिंग को मात देती है, तो OpenAI का $500B सुपरकंप्यूटर अत्यधिक लग सकता है।
• क्या OpenAI वास्तव में $500B खर्च करेगा? सॉफ्टबैंक वित्तीय समर्थक है, लेकिन इसकी तरलता की कमी है। निष्पादन अनिश्चित बना हुआ है।
• मेटा डीपसीक को रिवर्स-इंजीनियर कर रहा है। यह इसके महत्व की पुष्टि करता है, लेकिन क्या मेटा अपनी रोडमैप को अनुकूलित कर सकता है यह स्पष्ट नहीं है।

बाजार प्रभाव: विजेता और हारने वाले​

• अल्पकालिक: एआई चिप स्टॉक्स, जिसमें एनवीडिया शामिल है, अस्थिरता का सामना कर सकते हैं।
• दीर्घकालिक: एआई की विकास कहानी बरकरार है—डीपसीक बस यह साबित करता है कि दक्षता कच्ची शक्ति के जितनी ही महत्वपूर्ण है।

ओपन सोर्स बनाम क्लोज्ड सोर्स: नया युद्धक्षेत्र​

• यदि ओपन-सोर्स मॉडल क्लोज्ड-सोर्स प्रदर्शन के 95% तक पहुँच जाते हैं, तो पूरा एआई व्यापार मॉडल बदल जाता है।
• डीपसीक OpenAI को मजबूर कर रहा है। यदि ओपन मॉडल सुधार करते रहते हैं, तो स्वामित्व वाला एआई अस्थिर हो सकता है।

वैश्विक एआई रणनीति पर डीपसीक का प्रभाव​

• चीन अपेक्षा से तेजी से पकड़ रहा है। चीन और अमेरिका के बीच एआई अंतराल पहले सोचे गए दो वर्षों के बजाय 3-9 महीने जितना कम हो सकता है।
• डीपसीक चीन की एआई रणनीति के लिए एक प्रमाण-कॉन्सेप्ट है। कंप्यूट सीमाओं के बावजूद, दक्षता-चालित नवाचार काम कर रहा है।

अंतिम शब्द: दृष्टि प्रौद्योगिकी से अधिक महत्वपूर्ण है​

• डीपसीक का वास्तविक विभेदक इसकी महत्वाकांक्षा है। एआई सफलताएँ बुद्धिमत्ता की सीमाओं को धकेलने से आती हैं, न कि केवल मौजूदा मॉडलों को परिष्कृत करने से।
• अगली लड़ाई तर्कसंगतता है। जो भी अगले पीढ़ी के एआई तर्कसंगत मॉडल का अग्रणी होगा, वह उद्योग की दिशा को परिभाषित करेगा।

एक विचार प्रयोग: यदि आपके पास डीपसीक के सीईओ लियांग वेनफेंग से एक सवाल पूछने का मौका होता, तो वह क्या होता? कंपनी के स्केलिंग के दौरान आपके सर्वोत्तम सलाह क्या हैं? अपने विचार साझा करें—उत्कृष्ट प्रतिक्रियाएँ शायद अगले बंद-द्वार एआई शिखर सम्मेलन में निमंत्रण अर्जित कर सकती हैं।

डीपसीक ने एआई में एक नया अध्याय खोला है। क्या यह पूरी कहानी को फिर से लिखता है, यह देखना बाकी है।

परिचय​

एआई परिदृश्य एक भूकंपीय बदलाव का सामना कर रहा है। पिछले दो हफ्तों में, हमने अग्रणी एआई शोधकर्ताओं और डेवलपर्स के साथ एक बंद-द्वार चर्चा आयोजित की, जिससे 2025 में उद्योग की दिशा के बारे में आकर्षक अंतर्दृष्टियाँ मिलीं। जो उभर कर आया है वह शक्ति का एक जटिल पुनर्संरेखण है, स्थापित खिलाड़ियों के लिए अप्रत्याशित चुनौतियाँ, और महत्वपूर्ण मोड़ जो प्रौद्योगिकी के भविष्य को आकार देंगे।

यह सिर्फ एक रिपोर्ट नहीं है—यह उद्योग के भविष्य का एक नक्शा है। आइए 2025 को परिभाषित करने वाले विजेताओं, हारने वालों, और महत्वपूर्ण दांवों में गोता लगाएँ।

विजेता: एक नई शक्ति संरचना का उदय​

एंथ्रोपिक: व्यावहारिक अग्रणी​

एंथ्रोपिक 2025 में एक नेता के रूप में उभरता है, जो एक स्पष्ट और व्यावहारिक रणनीति द्वारा संचालित है:

• मॉडल नियंत्रण प्रोटोकॉल (एमसीपी): एमसीपी सिर्फ एक तकनीकी विनिर्देश नहीं है बल्कि कोडिंग और एजेंटिक वर्कफ़्लोज़ के लिए उद्योग-व्यापी मानकों को बनाने के लिए एक बुनियादी प्रोटोकॉल है। इसे एजेंट युग के लिए टीसीपी/आईपी के रूप में सोचें—एंथ्रोपिक को एआई इंटरऑपरेबिलिटी के केंद्र में रखने के लिए एक महत्वाकांक्षी कदम।
• इन्फ्रास्ट्रक्चर मास्टरी: एंथ्रोपिक का ध्यान कंप्यूट दक्षता और कस्टम चिप डिज़ाइन पर एआई तैनाती की स्केलेबिलिटी चुनौतियों को संबोधित करने में दूरदर्शिता का प्रदर्शन करता है।
• रणनीतिक साझेदारियाँ: शक्तिशाली मॉडल बनाने पर विशेष रूप से ध्यान केंद्रित करके और पूरक क्षमताओं को भागीदारों को आउटसोर्स करके, एंथ्रोपिक एक सहयोगी पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा देता है। उनका क्लॉड 3.5 सोननेट मॉडल एक स्टैंडआउट बना हुआ है, जो छह महीने तक कोडिंग अनुप्रयोगों में शीर्ष स्थान पर है—एआई शर्तों में एक अनंत काल।

गूगल: वर्टिकल इंटीग्रेशन चैंपियन​

गूगल का प्रभुत्व उसके पूरे एआई मूल्य श्रृंखला पर बेजोड़ नियंत्रण से आता है:

• एंड-टू-एंड इन्फ्रास्ट्रक्चर: गूगल के कस्टम टीपीयू, व्यापक डेटा सेंटर, और सिलिकॉन, सॉफ़्टवेयर, और अनुप्रयोगों के बीच कड़ी एकीकरण एक अभेद्य प्रतिस्पर्धात्मक खाई बनाते हैं।
• जेमिनी एक्सप-1206 प्रदर्शन: जेमिनी एक्सप-1206 के प्रारंभिक परीक्षणों ने नए मानक स्थापित किए हैं, जो गूगल की स्टैक के पार अनुकूलन करने की क्षमता को मजबूत करते हैं।
• एंटरप्राइज सॉल्यूशंस: गूगल का समृद्ध आंतरिक पारिस्थितिकी तंत्र वर्कफ़्लो ऑटोमेशन सॉल्यूशंस के लिए एक परीक्षण मैदान के रूप में कार्य करता है। उनका वर्टिकल इंटीग्रेशन उन्हें एंटरप्राइज एआई में प्रभुत्व स्थापित करने की स्थिति में रखता है, जिस तरह से न तो शुद्ध-खेल एआई कंपनियाँ और न ही पारंपरिक क्लाउड प्रदाता मेल खा सकते हैं।

हारने वाले: चुनौतीपूर्ण समय आगे​

ओपनएआई: एक चौराहे पर​

अपनी प्रारंभिक सफलता के बावजूद, ओपनएआई बढ़ती चुनौतियों का सामना कर रहा है:

• संगठनात्मक संघर्ष: एलेक रैडफोर्ड जैसे उच्च-प्रोफ़ाइल प्रस्थान संभावित आंतरिक असंतुलन का संकेत देते हैं। क्या ओपनएआई का उपभोक्ता अनुप्रयोगों की ओर झुकाव एजीआई पर उसके ध्यान को कम कर रहा है?
• रणनीतिक सीमाएँ: चैटजीपीटी की सफलता, जबकि व्यावसायिक रूप से मूल्यवान है, नवाचार को प्रतिबंधित कर सकती है। जैसे-जैसे प्रतियोगी एजेंटिक वर्कफ़्लोज़ और एंटरप्राइज-ग्रेड अनुप्रयोगों का अन्वेषण करते हैं, ओपनएआई चैटबॉट स्पेस में सीमित होने का जोखिम उठाता है।

एप्पल: एआई लहर को मिस करना​

एप्पल की सीमित एआई प्रगति उसके मोबाइल नवाचार में लंबे समय से चले आ रहे प्रभुत्व को खतरे में डालती है:

• रणनीतिक ब्लाइंड स्पॉट: जैसे-जैसे एआई मोबाइल पारिस्थितिक तंत्र के लिए केंद्रीय बनता जा रहा है, एआई-चालित एंड-टू-एंड सॉल्यूशंस में एप्पल का प्रभावशाली योगदान की कमी उसके मुख्य व्यवसाय को कमजोर कर सकती है।
• प्रतिस्पर्धात्मक भेद्यता: अपने पारिस्थितिकी तंत्र में एआई को एकीकृत करने में महत्वपूर्ण प्रगति के बिना, एप्पल तेजी से नवाचार कर रहे प्रतिस्पर्धियों से पीछे रहने का जोखिम उठाता है।

2025 के लिए महत्वपूर्ण दांव​

मॉडल क्षमताएँ: महान विभाजन​

एआई उद्योग दो संभावित भविष्यों के साथ एक चौराहे पर खड़ा है:

1. एजीआई छलांग: एजीआई में एक सफलता वर्तमान अनुप्रयोगों को अप्रचलित कर सकती है, रातोंरात उद्योग को पुन: आकार दे सकती है।
2. क्रमिक विकास: अधिक संभावना है, क्रमिक सुधार व्यावहारिक अनुप्रयोगों और एंड-टू-एंड ऑटोमेशन को प्रेरित करेंगे, उन कंपनियों को लाभान्वित करेंगे जो मौलिक सफलताओं पर उपयोगिता पर ध्यान केंद्रित करती हैं।

कंपनियों को बुनियादी अनुसंधान को बनाए रखने और तत्काल मूल्य प्रदान करने के बीच संतुलन बनाना चाहिए।

एजेंट विकास: अगला मोर्चा​

एजेंट एआई-मानव इंटरैक्शन में एक परिवर्तनकारी बदलाव का प्रतिनिधित्व करते हैं।

• संदर्भ प्रबंधन: उद्यम सरल प्रॉम्प्ट-प्रतिक्रिया मॉडल से आगे बढ़ रहे हैं ताकि वर्कफ़्लोज़ में प्रासंगिक समझ को शामिल किया जा सके। यह आर्किटेक्चर को सरल बनाता है, जिससे अनुप्रयोग मॉडल क्षमताओं के साथ विकसित हो सकते हैं।
• मानव-एआई सहयोग: स्वायत्तता के साथ निगरानी को संतुलित करना महत्वपूर्ण है। एंथ्रोपिक के एमसीपी जैसी नवाचार एजेंट ऐप स्टोर के लिए आधार तैयार कर सकते हैं, जो एजेंटों और उद्यम प्रणालियों के बीच सहज संचार को सक्षम बनाते हैं।

आगे की राह: अगला मेगा प्लेटफॉर्म​

एआई ऑपरेटिंग सिस्टम युग​

एआई प्लेटफॉर्म प्रतिमानों को फिर से परिभाषित करने के लिए तैयार है, डिजिटल युग के लिए नए "ऑपरेटिंग सिस्टम" बना रहा है:

• बुनियादी ढांचा के रूप में फाउंडेशन मॉडल: मॉडल स्वयं में प्लेटफॉर्म बन रहे हैं, एपीआई-प्रथम विकास और मानकीकृत एजेंट प्रोटोकॉल नवाचार को प्रेरित कर रहे हैं।
• नई इंटरैक्शन प्रतिमान: एआई पारंपरिक इंटरफेस से आगे बढ़ेगा, उपकरणों और परिवेश वातावरण में सहज एकीकृत होगा। रोबोटिक्स और पहनने योग्य एआई एजेंटों का युग आ रहा है।
• हार्डवेयर विकास: विशेष चिप्स, एज कंप्यूटिंग, और अनुकूलित हार्डवेयर फॉर्म फैक्टर उद्योगों में एआई अपनाने को तेज करेंगे।

निष्कर्ष​

एआई उद्योग एक निर्णायक चरण में प्रवेश कर रहा है जहाँ व्यावहारिक अनुप्रयोग, बुनियादी ढांचा, और मानव इंटरैक्शन केंद्र में हैं। विजेता उत्कृष्टता प्राप्त करेंगे:

• वास्तविक समस्याओं को हल करने वाले एंड-टू-एंड सॉल्यूशंस प्रदान करना।
• प्रतिस्पर्धियों को पीछे छोड़ने के लिए वर्टिकल एप्लिकेशन में विशेषज्ञता।
• कुशल तैनाती के लिए मजबूत, स्केलेबल बुनियादी ढांचा बनाना।
• स्वायत्तता के साथ निगरानी को संतुलित करने वाले मानव-एआई इंटरैक्शन प्रतिमान को परिभाषित करना।

यह एक महत्वपूर्ण क्षण है। सफल होने वाली कंपनियाँ वे होंगी जो एआई की क्षमता को ठोस, परिवर्तनकारी मूल्य में अनुवादित करती हैं। जैसे-जैसे 2025 सामने आता है, अगला मेगा-प्लेटफॉर्म और पारिस्थितिकी तंत्र को परिभाषित करने की दौड़ पहले ही शुरू हो चुकी है।

आपका क्या विचार है? क्या हम एजीआई सफलता की ओर बढ़ रहे हैं, या क्रमिक प्रगति हावी होगी? अपने विचार साझा करें और बातचीत में शामिल हों।

कुकू नेटवर्क IoTeX पर लेयर 2 समाधान के रूप में अपने विस्तार की घोषणा करते हुए उत्साहित है, अपने विकेंद्रीकृत एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर को IoTeX के समृद्ध इकोसिस्टम में ला रहा है। यह रणनीतिक साझेदारी कुकू की एआई मॉडल सेवा में विशेषज्ञता को IoTeX के मजबूत मशीनफाई इन्फ्रास्ट्रक्चर के साथ जोड़ती है, दोनों समुदायों के लिए नए अवसर पैदा करती है।

आवश्यकता​

IoTeX उपयोगकर्ताओं और डेवलपर्स को कुशल, विकेंद्रीकृत एआई गणना संसाधनों की आवश्यकता है, जबकि एआई एप्लिकेशन निर्माताओं को स्केलेबल ब्लॉकचेन इन्फ्रास्ट्रक्चर की आवश्यकता है। IoTeX पर निर्माण करके, कुकू चेन इन आवश्यकताओं को पूरा करता है जबकि अपने विकेंद्रीकृत एआई मार्केटप्लेस को एक नए इकोसिस्टम में विस्तारित करता है।

समाधान​

IoTeX पर कुकू चेन प्रदान करता है:

• IoTeX के मशीनफाई इन्फ्रास्ट्रक्चर के साथ सहज एकीकरण
• एआई मॉडल सेवा के लिए कम लेनदेन लागत
• विकेंद्रीकृत एआई अनुप्रयोगों के लिए बढ़ी हुई स्केलेबिलिटी
• IoTeX और कुकू चेन के बीच क्रॉस-चेन इंटरऑपरेबिलिटी

एयरड्रॉप विवरण​

इस विस्तार का जश्न मनाने के लिए, कुकू नेटवर्क IoTeX और कुकू समुदाय के सदस्यों के लिए एक एयरड्रॉप अभियान शुरू कर रहा है। प्रतिभागी विभिन्न सगाई गतिविधियों के माध्यम से $CAI टोकन कमा सकते हैं:

1. IoTeX इकोसिस्टम के प्रारंभिक अपनाने वाले
2. नेटवर्क में योगदान देने वाले जीपीयू माइनर्स
3. क्रॉस-चेन गतिविधियों में सक्रिय भागीदारी
4. समुदाय की सगाई और विकास में योगदान

नेतृत्व से उद्धरण​

"IoTeX पर लेयर 2 के रूप में कुकू चेन का निर्माण हमारे मिशन में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर है," कुकू नेटवर्क की सीपीओ डोरा नोदा कहती हैं। "यह सहयोग हमें IoTeX के अभिनव मशीनफाई इकोसिस्टम में कुशल, सुलभ एआई गणना लाने में सक्षम बनाता है, जबकि हमारे विकेंद्रीकृत एआई मार्केटप्लेस का विस्तार करता है।"

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

प्रश्न: IoTeX पर कुकू चेन का L2 क्या अनोखा बनाता है?

उत्तर: IoTeX पर कुकू चेन का L2 विकेंद्रीकृत एआई मॉडल सेवा को IoTeX के मशीनफाई इन्फ्रास्ट्रक्चर के साथ अनोखे रूप से जोड़ता है, IoT उपकरणों और अनुप्रयोगों के लिए कुशल, लागत-प्रभावी एआई गणना को सक्षम बनाता है।

प्रश्न: मैं एयरड्रॉप में कैसे भाग ले सकता हूँ?

उत्तर: https://cuckoo.network/portal/airdrop?referer=CuckooNetworkHQ पर जाकर योग्य क्रियाएं पूरी करें और पुरस्कार प्राप्त करें।

प्रश्न: मैं अधिक $CAI कैसे प्राप्त कर सकता हूँ?

• $CAI टोकन को स्टेक करना
• जीपीयू माइनर नोड चलाना
• क्रॉस-चेन लेनदेन में भाग लेना
• समुदाय के विकास में योगदान देना

प्रश्न: जीपीयू माइनर्स के लिए तकनीकी आवश्यकताएँ क्या हैं?

उत्तर: जीपीयू माइनर्स को आवश्यकता है:

• NVIDIA GTX 3080, L4, या उससे ऊपर
• न्यूनतम 8GB रैम
• शीर्ष 10 माइनर्स में $CAI को स्टेक और वोट किया जाना चाहिए
• विश्वसनीय इंटरनेट कनेक्शन विस्तृत सेटअप निर्देशों के लिए, हमारे दस्तावेज़ों पर जाएँ cuckoo.network/docs

प्रश्न: IoTeX उपयोगकर्ताओं के लिए यह क्या लाभ लाता है?

उत्तर: IoTeX उपयोगकर्ताओं को मिलता है:

• विकेंद्रीकृत एआई गणना संसाधनों तक पहुंच
• एआई सेवाओं के लिए कम लेनदेन लागत
• मौजूदा मशीनफाई अनुप्रयोगों के साथ एकीकरण
• जीपीयू माइनिंग और स्टेकिंग के माध्यम से नई कमाई के अवसर

प्रश्न: क्रॉस-चेन कार्यक्षमता कैसे काम करती है?

उत्तर: उपयोगकर्ता हमारे ब्रिज इन्फ्रास्ट्रक्चर का उपयोग करके IoTeX, Arbitrum, और कुकू चेन के बीच संपत्तियों को सहजता से स्थानांतरित कर सकेंगे, जो पारिस्थितिक तंत्रों के बीच एकीकृत तरलता और इंटरऑपरेबिलिटी को सक्षम बनाता है। Arbitrum ब्रिज लॉन्च हो चुका है और IoTeX ब्रिज अभी भी प्रगति में है।

प्रश्न: लॉन्च के लिए समयरेखा क्या है?

उत्तर: समयरेखा:

• जनवरी 8वें सप्ताह: कुकू चेन मेननेट पर एयरड्रॉप वितरण शुरू करें
• जनवरी 29वें सप्ताह: IoTeX और कुकू चेन के बीच ब्रिज परिनियोजन
• फरवरी 12वें सप्ताह: स्वायत्त एजेंट लॉन्चपैड का पूर्ण लॉन्च

प्रश्न: डेवलपर्स IoTeX L2 पर कुकू चेन पर कैसे निर्माण कर सकते हैं?

उत्तर: डेवलपर्स परिचित एथेरियम टूल्स और भाषाओं का उपयोग कर सकते हैं, क्योंकि कुकू चेन पूर्ण EVM संगतता बनाए रखता है। व्यापक दस्तावेज़ और डेवलपर संसाधन cuckoo.network/docs पर उपलब्ध होंगे।

प्रश्न: कुल एयरड्रॉप आवंटन क्या है?

उत्तर: "IoTeX x कुकू" एयरड्रॉप अभियान कुल 1 अरब $CAI टोकन की कुल आपूर्ति से प्रारंभिक अपनाने वालों और समुदाय के सदस्यों के लिए आरक्षित कुल 1‰ आवंटन का एक हिस्सा वितरित करेगा।

संपर्क जानकारी

अधिक जानकारी के लिए, हमारे समुदाय से जुड़ें:

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रिचुअल, 2023 में पूर्व पॉलीचेन निवेशक नीरज पंत और अकिलेश पोट्टी द्वारा स्थापित, ब्लॉकचेन और एआई के संगम पर एक महत्वाकांक्षी परियोजना है। आर्केटाइप द्वारा नेतृत्व किए गए $25M सीरीज ए और पॉलीचेन कैपिटल से रणनीतिक निवेश द्वारा समर्थित, कंपनी का उद्देश्य जटिल ऑन-चेन और ऑफ-चेन इंटरैक्शन को सक्षम करने में महत्वपूर्ण इन्फ्रास्ट्रक्चर अंतराल को संबोधित करना है। अग्रणी संस्थानों और फर्मों के 30 विशेषज्ञों की टीम के साथ, रिचुअल एक प्रोटोकॉल का निर्माण कर रहा है जो एआई क्षमताओं को सीधे ब्लॉकचेन वातावरण में एकीकृत करता है, प्राकृतिक-भाषा-जनित स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स और गतिशील बाजार-संचालित ऋण प्रोटोकॉल जैसे उपयोग मामलों को लक्षित करता है।

ग्राहकों को एआई के लिए वेब3 की आवश्यकता क्यों है​

वेब3 और एआई का एकीकरण पारंपरिक, केंद्रीकृत एआई प्रणालियों में देखी गई कई सीमाओं को दूर कर सकता है।

1. विकेंद्रीकृत इन्फ्रास्ट्रक्चर हेरफेर के जोखिम को कम करने में मदद करता है: जब एआई गणनाएँ और मॉडल आउटपुट कई, स्वतंत्र रूप से संचालित नोड्स द्वारा निष्पादित किए जाते हैं, तो किसी भी एकल इकाई—चाहे वह डेवलपर हो या एक कॉर्पोरेट मध्यस्थ—के लिए परिणामों के साथ छेड़छाड़ करना कहीं अधिक कठिन हो जाता है। यह एआई-संचालित अनुप्रयोगों में उपयोगकर्ता विश्वास और पारदर्शिता को बढ़ाता है।

2. वेब3-नेटिव एआई ऑन-चेन स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स के दायरे को केवल बुनियादी वित्तीय तर्क से परे विस्तारित करता है। एआई के लूप में होने के साथ, कॉन्ट्रैक्ट्स वास्तविक-समय बाजार डेटा, उपयोगकर्ता-जनित प्रॉम्प्ट्स, और यहां तक कि जटिल अनुमान कार्यों का जवाब दे सकते हैं। यह एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग, स्वचालित ऋण निर्णय, और इन-चैट इंटरैक्शन (जैसे, FrenRug) जैसे उपयोग मामलों को सक्षम करता है जो मौजूदा, अलग-अलग एआई एपीआई के तहत असंभव होंगे। क्योंकि एआई आउटपुट सत्यापन योग्य हैं और ऑन-चेन संपत्तियों के साथ एकीकृत हैं, ये उच्च-मूल्य या उच्च-दांव निर्णय अधिक विश्वास के साथ और कम मध्यस्थों के साथ निष्पादित किए जा सकते हैं।

3. नेटवर्क के पार एआई कार्यभार को वितरित करना संभावित रूप से लागत को कम कर सकता है और स्केलेबिलिटी को बढ़ा सकता है। भले ही एआई गणनाएँ महंगी हो सकती हैं, एक अच्छी तरह से डिज़ाइन किया गया वेब3 वातावरण एकल केंद्रीकृत प्रदाता के बजाय कंप्यूट संसाधनों के वैश्विक पूल से आकर्षित होता है। यह अधिक लचीली मूल्य निर्धारण, बेहतर विश्वसनीयता, और निरंतर, ऑन-चेन एआई वर्कफ़्लो की संभावना खोलता है—सभी नोड ऑपरेटरों को अपनी कंप्यूटिंग शक्ति की पेशकश करने के लिए साझा प्रोत्साहनों द्वारा समर्थित।

रिचुअल का दृष्टिकोण​

प्रणाली में तीन मुख्य परतें हैं—इन्फरनेट ओरेकल, रिचुअल चेन (इन्फ्रास्ट्रक्चर और प्रोटोकॉल), और नेटिव एप्लिकेशन—प्रत्येक वेब3 x एआई क्षेत्र में विभिन्न चुनौतियों को संबोधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

1. इन्फरनेट ओरेकल​

• यह क्या करता है इन्फरनेट रिचुअल का पहला उत्पाद है, जो ऑन-चेन स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स और ऑफ-चेन एआई कंप्यूट के बीच एक पुल के रूप में कार्य करता है। बाहरी डेटा को केवल प्राप्त करने के बजाय, यह एआई मॉडल अनुमान कार्यों का समन्वय करता है, परिणाम एकत्र करता है, और उन्हें सत्यापन योग्य तरीके से ऑन-चेन लौटाता है।
• मुख्य घटक
  • कंटेनर्स: किसी भी एआई/एमएल कार्यभार (जैसे, ONNX, Torch, Hugging Face मॉडल, GPT-4) को होस्ट करने के लिए सुरक्षित वातावरण।
  • infernet-ml: लोकप्रिय मॉडल फ्रेमवर्क के साथ तैयार-से-उपयोग एकीकरण की पेशकश करते हुए एआई/एमएल वर्कफ़्लो को तैनात करने के लिए एक अनुकूलित लाइब्रेरी।
  • इन्फरनेट एसडीके: एक मानकीकृत इंटरफ़ेस प्रदान करता है ताकि डेवलपर्स आसानी से स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स लिख सकें जो एआई अनुमान परिणामों का अनुरोध और उपभोग करते हैं।
  • इन्फरनेट नोड्स: GCP या AWS जैसी सेवाओं पर तैनात, ये नोड्स ऑन-चेन अनुमान अनुरोधों के लिए सुनते हैं, कंटेनरों में कार्यों को निष्पादित करते हैं, और परिणामों को ऑन-चेन वापस वितरित करते हैं।
  • भुगतान और सत्यापन: शुल्क वितरण (कंप्यूट और सत्यापन नोड्स के बीच) का प्रबंधन करता है और यह सुनिश्चित करने के लिए विभिन्न सत्यापन विधियों का समर्थन करता है कि कार्य ईमानदारी से निष्पादित किए जाते हैं।
• यह क्यों महत्वपूर्ण है इन्फरनेट पारंपरिक ओरेकल से परे जाकर ऑफ-चेन एआई गणनाओं को सत्यापित करता है, न कि केवल डेटा फीड्स को। यह बार-बार या समय-संवेदनशील अनुमान कार्यों को शेड्यूल करने का भी समर्थन करता है, एआई-संचालित कार्यों को ऑन-चेन अनुप्रयोगों से जोड़ने की जटिलता को कम करता है।

2. रिचुअल चेन​

रिचुअल चेन एआई-अनुकूल सुविधाओं को इन्फ्रास्ट्रक्चर और प्रोटोकॉल दोनों परतों पर एकीकृत करता है। यह स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स और ऑफ-चेन कंप्यूट के बीच बार-बार, स्वचालित, और जटिल इंटरैक्शन को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो कि सामान्य L1s से कहीं अधिक है।

2.1 इन्फ्रास्ट्रक्चर लेयर​

• यह क्या करता है रिचुअल चेन का इन्फ्रास्ट्रक्चर मानक ब्लॉकचेन की तुलना में अधिक जटिल एआई वर्कफ़्लो का समर्थन करता है। पूर्व-संकलित मॉड्यूल, एक शेड्यूलर, और EVM++ नामक एक EVM एक्सटेंशन के माध्यम से, इसका उद्देश्य बार-बार या स्ट्रीमिंग एआई कार्यों, मजबूत खाता अमूर्तता, और स्वचालित कॉन्ट्रैक्ट इंटरैक्शन को सुविधाजनक बनाना है।

• मुख्य घटक

  • पूर्व-संकलित मॉड्यूल

    :

    • EIP एक्सटेंशन (जैसे, EIP-665, EIP-5027) कोड-लंबाई सीमाओं को हटाते हैं, हस्ताक्षरों के लिए गैस को कम करते हैं, और चेन और ऑफ-चेन एआई कार्यों के बीच विश्वास को सक्षम करते हैं।
    • गणनात्मक पूर्व-संकलन एआई अनुमान, शून्य-ज्ञान प्रमाण, और स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स के भीतर मॉडल फाइन-ट्यूनिंग के लिए फ्रेमवर्क को मानकीकृत करते हैं।

  • शेड्यूलर: बाहरी “कीपर” कॉन्ट्रैक्ट्स पर निर्भरता को समाप्त करता है, जिससे कार्यों को एक निश्चित शेड्यूल पर चलने की अनुमति मिलती है (जैसे, हर 10 मिनट)। निरंतर एआई-संचालित गतिविधियों के लिए महत्वपूर्ण।

  • EVM++: मूल खाता अमूर्तता (EIP-7702) के साथ EVM को बढ़ाता है, जिससे कॉन्ट्रैक्ट्स एक निर्धारित अवधि के लिए लेनदेन को स्वचालित रूप से अनुमोदित कर सकते हैं। यह मानव हस्तक्षेप के बिना निरंतर एआई-संचालित निर्णयों (जैसे, स्वचालित ट्रेडिंग) का समर्थन करता है।

• यह क्यों महत्वपूर्ण है अपनी इन्फ्रास्ट्रक्चर में सीधे एआई-केंद्रित सुविधाओं को एम्बेड करके, रिचुअल चेन जटिल, दोहरावदार, या समय-संवेदनशील एआई गणनाओं को सुव्यवस्थित करता है। डेवलपर्स को वास्तव में “बुद्धिमान” dApps बनाने के लिए एक अधिक मजबूत और स्वचालित वातावरण मिलता है।

2.2 सहमति प्रोटोकॉल लेयर​

• यह क्या करता है रिचुअल चेन की प्रोटोकॉल परत विविध एआई कार्यों को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करने की आवश्यकता को संबोधित करती है। बड़े अनुमान कार्य और विषम कंप्यूट नोड्स को सुचारू निष्पादन और सत्यापन सुनिश्चित करने के लिए विशेष शुल्क-बाजार तर्क और एक उपन्यास सहमति दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है।
• मुख्य घटक
  • रेजोनेंस (शुल्क बाजार):
    • उपयुक्त कंप्यूट नोड्स के साथ विभिन्न जटिलता के एआई कार्यों का मिलान करने के लिए “नीलामीकर्ता” और “दलाल” भूमिकाओं को पेश करता है।
    • नेटवर्क थ्रूपुट को अधिकतम करने के लिए निकट-व्यापक या “बंडल” कार्य आवंटन को नियोजित करता है, यह सुनिश्चित करता है कि शक्तिशाली नोड्स जटिल कार्यों को बिना रुके संभालें।
  • सिम्फनी (सहमति):
    • सत्यापन के लिए एआई गणनाओं को समानांतर उप-कार्य में विभाजित करता है। कई नोड्स प्रक्रिया चरणों और आउटपुट को अलग-अलग मान्य करते हैं।
    • कई नोड्स के पार सत्यापन कार्यभार वितरित करके नेटवर्क को ओवरलोड करने से बड़े एआई कार्यों को रोकता है।
  • vTune:
    • “बैकडोर” डेटा चेक का उपयोग करके ऑन-चेन पर नोड-प्रदर्शन मॉडल फाइन-ट्यूनिंग को सत्यापित करने का तरीका प्रदर्शित करता है।
    • न्यूनतम विश्वास धारणाओं के साथ लंबे, अधिक जटिल एआई कार्यों को संभालने की रिचुअल चेन की व्यापक क्षमता को दर्शाता है।
• यह क्यों महत्वपूर्ण है पारंपरिक शुल्क बाजार और सहमति मॉडल भारी या विविध एआई कार्यभार के साथ संघर्ष करते हैं। दोनों को फिर से डिज़ाइन करके, रिचुअल चेन कार्यों को गतिशील रूप से आवंटित कर सकता है और परिणामों को सत्यापित कर सकता है, ऑन-चेन संभावनाओं का विस्तार कर सकता है जो बुनियादी टोकन या कॉन्ट्रैक्ट लॉजिक से कहीं अधिक है।

3. नेटिव एप्लिकेशन​

• वे क्या करते हैं इन्फरनेट और रिचुअल चेन पर निर्माण करते हुए, नेटिव एप्लिकेशन में एक मॉडल मार्केटप्लेस और एक सत्यापन नेटवर्क शामिल है, जो दिखाता है कि एआई-संचालित कार्यक्षमता को कैसे स्वाभाविक रूप से एकीकृत और ऑन-चेन मुद्रीकृत किया जा सकता है।
• मुख्य घटक
  • मॉडल मार्केटप्लेस:
    • एआई मॉडल (और संभवतः फाइन-ट्यून किए गए वेरिएंट) को ऑन-चेन संपत्तियों के रूप में टोकनाइज़ करता है।
    • डेवलपर्स को एआई मॉडल खरीदने, बेचने, या लाइसेंस देने की अनुमति देता है, जिसमें मॉडल निर्माताओं और कंप्यूट/डेटा प्रदाताओं को इनाम के रूप में आय दी जाती है।
  • सत्यापन नेटवर्क और “रोलअप-ए-ए-सर्विस”:
    • बाहरी प्रोटोकॉल (जैसे, L2s) को जटिल कार्यों जैसे शून्य-ज्ञान प्रमाण या एआई-संचालित प्रश्नों की गणना और सत्यापन के लिए एक विश्वसनीय वातावरण प्रदान करता है।
    • रिचुअल के EVM++, शेड्यूलिंग सुविधाओं, और शुल्क-बाजार डिज़ाइन का लाभ उठाते हुए अनुकूलित रोलअप समाधान प्रदान करता है।
• यह क्यों महत्वपूर्ण है एआई मॉडल को सीधे ऑन-चेन पर व्यापार योग्य और सत्यापन योग्य बनाकर, रिचुअल ब्लॉकचेन कार्यक्षमता को एआई सेवाओं और डेटासेट के लिए एक मार्केटप्लेस में विस्तारित करता है। व्यापक नेटवर्क भी विशेष कंप्यूट के लिए रिचुअल के इन्फ्रास्ट्रक्चर का उपयोग कर सकता है, एक एकीकृत पारिस्थितिकी तंत्र का निर्माण कर सकता है जहां एआई कार्य और प्रमाण दोनों सस्ते और अधिक पारदर्शी हैं।

रिचुअल का पारिस्थितिकी तंत्र विकास​

रिचुअल का “खुला एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर नेटवर्क” का दृष्टिकोण एक मजबूत पारिस्थितिकी तंत्र बनाने के साथ-साथ चलता है। कोर उत्पाद डिज़ाइन से परे, टीम ने मॉडल स्टोरेज, कंप्यूट, प्रूफ सिस्टम, और एआई एप्लिकेशन के पार साझेदारियाँ बनाई हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि नेटवर्क की प्रत्येक परत को विशेषज्ञ समर्थन प्राप्त हो। साथ ही, रिचुअल वास्तविक-विश्व उपयोग मामलों को अपनी चेन पर बढ़ावा देने के लिए डेवलपर संसाधनों और सामुदायिक विकास में भारी निवेश करता है।

1. पारिस्थितिकी तंत्र सहयोग

• मॉडल स्टोरेज और अखंडता: Arweave के साथ एआई मॉडल स्टोर करना सुनिश्चित करता है कि वे छेड़छाड़-प्रूफ रहें।
• कंप्यूट साझेदारी: IO.net विकेंद्रीकृत कंप्यूट प्रदान करता है जो रिचुअल की स्केलिंग आवश्यकताओं से मेल खाता है।
• प्रूफ सिस्टम और लेयर-2: Starkware और Arbitrum के साथ सहयोग EVM-आधारित कार्यों के लिए प्रूफ-जनरेशन क्षमताओं का विस्तार करता है।
• एआई उपभोक्ता ऐप्स: Myshell और Story Protocol के साथ साझेदारी अधिक एआई-संचालित सेवाओं को ऑन-चेन लाती है।
• मॉडल एसेट लेयर: Pond, Allora, और 0xScope अतिरिक्त एआई संसाधन प्रदान करते हैं और ऑन-चेन एआई सीमाओं को आगे बढ़ाते हैं।
• गोपनीयता संवर्द्धन: Nillion रिचुअल चेन की गोपनीयता परत को मजबूत करता है।
• सुरक्षा और स्टेकिंग: EigenLayer नेटवर्क पर सुरक्षा और स्टेकिंग में मदद करता है।
• डेटा उपलब्धता: EigenLayer और Celestia मॉड्यूल एआई कार्यभार के लिए महत्वपूर्ण डेटा उपलब्धता को बढ़ाते हैं।

2. एप्लिकेशन विस्तार

• डेवलपर संसाधन: व्यापक गाइड बताते हैं कि एआई कंटेनरों को कैसे स्पिन करें, PyTorch चलाएँ, और ऑन-चेन कार्यों में GPT-4 या Mistral-7B को एकीकृत करें। इन्फरनेट के माध्यम से एनएफटी उत्पन्न करने जैसे व्यावहारिक उदाहरण नए लोगों के लिए बाधाओं को कम करते हैं।
• फंडिंग और त्वरण: रिचुअल अल्टर त्वरक और रिचुअल रियल्म परियोजना रिचुअल चेन पर dApps बनाने वाली टीमों को पूंजी और परामर्श प्रदान करती है।
• उल्लेखनीय परियोजनाएँ:
  • एनिमा: मल्टी-एजेंट डेफी सहायक जो उधार, स्वैप, और यील्ड रणनीतियों में प्राकृतिक-भाषा अनुरोधों को संसाधित करता है।
  • ओपस: अनुसूचित ट्रेडिंग प्रवाह के साथ एआई-जनित मीम टोकन।
  • रिलिक: एएमएम में एआई-संचालित भविष्यवाणी मॉडल को शामिल करता है, जिसका उद्देश्य अधिक लचीला और कुशल ऑन-चेन ट्रेडिंग है।
  • टिथे: उपज को सुधारने और जोखिम को कम करने के लिए ऋण प्रोटोकॉल को गतिशील रूप से समायोजित करने के लिए एमएल का लाभ उठाता है।

उत्पाद डिज़ाइन, साझेदारी, और एआई-संचालित dApps के विविध सेट को संरेखित करके, रिचुअल खुद को वेब3 x एआई के लिए एक बहुआयामी केंद्र के रूप में स्थापित करता है। इसका पारिस्थितिकी तंत्र-पहला दृष्टिकोण—पर्याप्त डेवलपर समर्थन और वास्तविक फंडिंग अवसरों द्वारा पूरक—ऑन-चेन एआई अपनाने के लिए व्यापक आधार तैयार करता है।

रिचुअल का दृष्टिकोण​

रिचुअल की उत्पाद योजनाएँ और पारिस्थितिकी तंत्र आशाजनक दिखते हैं, लेकिन कई तकनीकी अंतराल बने हुए हैं। डेवलपर्स को अभी भी मॉडल-इनफेरेंस एंडपॉइंट्स सेट करने, एआई कार्यों को तेज करने, और बड़े पैमाने पर गणनाओं के लिए कई नोड्स का समन्वय करने जैसी मौलिक समस्याओं को हल करने की आवश्यकता है। फिलहाल, कोर आर्किटेक्चर सरल उपयोग मामलों को संभाल सकता है; असली चुनौती डेवलपर्स को ऑन-चेन अधिक कल्पनाशील एआई-संचालित अनुप्रयोग बनाने के लिए प्रेरित करना है।

आगे चलकर, रिचुअल वित्त पर कम ध्यान केंद्रित कर सकता है और कंप्यूट या मॉडल एसेट्स को व्यापार योग्य बनाने पर अधिक ध्यान केंद्रित कर सकता है। यह प्रतिभागियों को आकर्षित करेगा और श्रृंखला के टोकन को व्यावहारिक एआई कार्यभार से जोड़कर नेटवर्क सुरक्षा को मजबूत करेगा। हालांकि टोकन डिज़ाइन पर विवरण अभी भी स्पष्ट नहीं हैं, यह स्पष्ट है कि रिचुअल का दृष्टिकोण जटिल, विकेंद्रीकृत, एआई-संचालित अनुप्रयोगों की एक नई पीढ़ी को प्रेरित करना है—वेब3 को गहरे, अधिक रचनात्मक क्षेत्र में धकेलना।

हम कुकू नेटवर्क और स्वान चेन के बीच एक रोमांचक नई साझेदारी की घोषणा करते हुए रोमांचित हैं, जो विकेंद्रीकृत एआई और ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकी की दुनिया में दो अग्रणी शक्तियाँ हैं। यह सहयोग उन्नत एआई क्षमताओं तक पहुंच का लोकतंत्रीकरण करने और एक अधिक कुशल, सुलभ और नवाचारी एआई पारिस्थितिकी तंत्र बनाने के हमारे मिशन में एक महत्वपूर्ण कदम है।

विकसित जीपीयू संसाधनों के साथ विकेंद्रीकृत एआई को सशक्त बनाना​

इस साझेदारी के केंद्र में कुकू नेटवर्क प्लेटफॉर्म में स्वान चेन के व्यापक जीपीयू संसाधनों का एकीकरण है। स्वान चेन के वैश्विक डेटा केंद्रों और कंप्यूटिंग प्रदाताओं के नेटवर्क का लाभ उठाकर, कुकू नेटवर्क विकेंद्रीकृत बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) की सेवा करने की अपनी क्षमता को काफी हद तक बढ़ाएगा।

यह एकीकरण दोनों कंपनियों की दृष्टियों के साथ पूरी तरह से मेल खाता है:

• कुकू नेटवर्क का लक्ष्य विकेंद्रीकृत एआई मॉडल सर्विंग मार्केटप्लेस बनाना
• स्वान चेन का मिशन व्यापक ब्लॉकचेन बुनियादी ढांचे के माध्यम से एआई अपनाने में तेजी लाना

एआई के साथ प्रिय एनीमे पात्रों को जीवन में लाना​

इस साझेदारी की शक्ति को प्रदर्शित करने के लिए, हम प्रिय एनीमे नायकों से प्रेरित कई चरित्र-आधारित एलएलएम के प्रारंभिक रिलीज की घोषणा करते हुए उत्साहित हैं। ये मॉडल, प्रतिभाशाली कुकू निर्माता समुदाय द्वारा बनाए गए हैं, स्वान चेन के जीपीयू संसाधनों पर चलेंगे।

प्रशंसक और डेवलपर्स समान रूप से इन चरित्र मॉडलों के साथ बातचीत कर सकेंगे और उन पर निर्माण कर सकेंगे, जिससे रचनात्मक कहानी कहने, गेम विकास और इंटरैक्टिव अनुभवों के लिए नए संभावनाएं खुलेंगी।

आपसी लाभ और साझा दृष्टिकोण​

यह साझेदारी दोनों प्लेटफार्मों की ताकत को एक साथ लाती है:

• कुकू नेटवर्क विकेंद्रीकृत मार्केटप्लेस और एआई विशेषज्ञता प्रदान करता है ताकि एआई कार्यों को कुशलतापूर्वक वितरित और प्रबंधित किया जा सके।
• स्वान चेन अपने मजबूत जीपीयू बुनियादी ढांचे, नवाचारी जेडके मार्केट और कंप्यूटिंग प्रदाताओं के लिए उचित मुआवजे की प्रतिबद्धता का योगदान देता है।

हम एक ऐसे भविष्य की ओर काम कर रहे हैं जहां एआई क्षमताएं डेवलपर्स और उपयोगकर्ताओं के लिए अधिक सुलभ, कुशल और न्यायसंगत हों।

हमारे समुदायों के लिए इसका क्या अर्थ है​

कुकू नेटवर्क समुदाय के लिए:

• जीपीयू संसाधनों के व्यापक पूल तक पहुंच, जिससे तेज प्रसंस्करण और अधिक जटिल एआई मॉडल सक्षम होते हैं
• अद्वितीय एआई मॉडल बनाने और मुद्रीकृत करने के लिए विस्तारित अवसर
• स्वान चेन के कुशल बुनियादी ढांचे के लिए धन्यवाद, संभावित रूप से कम लागत

स्वान चेन समुदाय के लिए:

• कुकू नेटवर्क के मार्केटप्लेस के माध्यम से जीपीयू संसाधनों के मुद्रीकरण के लिए नए रास्ते
• अत्याधुनिक एआई अनुप्रयोगों और एक जीवंत निर्माता समुदाय के लिए एक्सपोजर
• स्वान चेन के बुनियादी ढांचे की बढ़ती मांग और उपयोग की संभावना

आगे की राह​

यह साझेदारी सिर्फ शुरुआत है। जैसे-जैसे हम आगे बढ़ेंगे, हम अपनी प्रौद्योगिकियों को एकीकृत करने और दोनों पारिस्थितिक तंत्रों के लिए मूल्य बनाने के अतिरिक्त तरीकों का पता लगाएंगे। हम विशेष रूप से स्वान चेन के जेडके मार्केट और यूनिवर्सल बेसिक इनकम मॉडल का लाभ उठाने की क्षमता के बारे में उत्साहित हैं ताकि जीपीयू प्रदाताओं और एआई डेवलपर्स के लिए और भी अधिक अवसर पैदा किए जा सकें।

जैसे-जैसे हम इस रोमांचक यात्रा पर आगे बढ़ेंगे, अधिक अपडेट के लिए बने रहें। विकेंद्रीकृत एआई का भविष्य उज्ज्वल है, और स्वान चेन जैसे भागीदारों के साथ, हम उस भविष्य को वास्तविकता बनाने के एक कदम और करीब हैं।

हम दोनों समुदायों को इस साझेदारी का जश्न मनाने के लिए आमंत्रित करते हैं। साथ मिलकर, हम सिर्फ प्रौद्योगिकी का निर्माण नहीं कर रहे हैं - हम एआई के भविष्य को आकार दे रहे हैं और दुनिया भर के रचनाकारों को सशक्त बना रहे हैं।

कुकू नेटवर्क

• स्रोत: https://cuckoo.network/blog/
• टेलीग्राम: https://cuckoo.network/tg/
• डिस्कॉर्ड: https://cuckoo.network/dc/

स्वान चेन के बारे में अधिक जानकारी

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