MEXC তে OpenLedger: AI এবং ব্লকচেইন সমন্বয়ের ভবিষ্যতের পথপ্রদর্শক

এআই সবকিছুতে রয়েছে। এটি লেখে, এটি সুপারিশ করে, এটি নির্ণয় করে, এটি খেলে। এই কাজগুলির পেছনের মডেলগুলি চমৎকার, তবে সিস্টেমগুলি মূলত বন্ধ রয়েছে। আমরা জানি না কোন ডেটা সেই মডেলগুলি প্রশিক্ষণ দিয়েছে, কে এটি অবদান রেখেছে, অথবা মডেলগুলি যখন মূল্য সৃষ্টি করে তখন কে লাভবান হয়। এই স্বচ্ছতার অভাব গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি ক্ষমতা কেন্দ্রীভূত করে এবং মূল্য গোপন করে। ওপেনলেজার এটি পরিবর্তন করার চেষ্টা করছে। এটি এআই অর্থনীতির জন্য ডিজাইন করা একটি ব্লকের নেটওয়ার্ক। এর লক্ষ্য হল মডেল প্রশিক্ষণ, ডেটাসেট অবদান, মোতায়েন এবং ক্রেডিট প্রদান দৃশ্যমান এবং অর্থোপার্জনযোগ্য করে তোলা, এবং পুরস্কারকে সরাসরি তাদের কাছে বাঁধা দেওয়া যারা মূল্য যোগ করেছে।

যদি এটি কাজ করে, OpenLedger(OPEN) এআইকে কয়েকটি কেন্দ্রীভুত প্ল্যাটফর্ম থেকে একটি সম্প্রদায়ের অধিকারিত ফ্যাব্রিকে স্থানান্তরিত করতে পারে যেখানে সৃষ্টিকারীরা অর্থ পায়, মডেলগুলি অডিটযোগ্য হয়, এবং বিশেষজ্ঞ এজেন্টগুলি মালিকানাধীন, লেনদেন এবং পরিষ্কার উত্সের সাথে উন্নত করা যায়। এই নিবন্ধটি ব্যাখ্যা করে ওপেনলেজার কী করে, এর প্রধান উপাদানগুলিকে কীভাবে কাজ করে, কেন এটি বিপ্লবী হতে পারে, বাস্তব অ্যাপগুলো কেমন দেখায় এবং পরবর্তী লক্ষ্য কী।

1.এআই কী?

আমরা ওপেনলেজারে প্রবেশ করার আগে, আসুন এআইকে ব্যবহারিকভাবে সংজ্ঞায়িত করি এবং এর মূল বিষয়, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা একটি সিস্টেম যা তথ্য থেকে প্যাটার্ন শিখে এবং তারপর নতুন পরিস্থিতিতে সেই প্যাটার্নগুলি প্রয়োগ করে। আপনার মস্তিষ্ককে একটি পূর্বাভাস ইঞ্জিন হিসাবে ভাবুন। আপনি একবার একটি গরম চুলার দ্বারা স্পর্শ করে আগুন এড়াতে শিখেন। মেশিনগুলি কিছু অনুরূপ করে, এটি বিশাল ডেটাসেট থেকে শিখে এবং সেই জ্ঞানকে মডেলগুলির মাধ্যমে প্রকাশ করে। সেই মডেলগুলি শুধুমাত্র সেই ডেটা এবং প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার ভিত্তিতে যতটা ভাল। এটাই হচ্ছে সমস্যা। আজকাল বেশিরভাগ মূল্যবান এআই মডেলগুলি বন্ধ দরজার পেছনে প্রশিক্ষিত হয়, বৃহৎ কোম্পানিগুলি দ্বারা সংগৃহীত বা লাইসেন্সকৃত ডেটা ব্যবহার করে। সৃষ্টিকারী, গবেষক এবং সাধারণ মানুষ কমই তাদের অবদান অধিকার, ক্রেডিট বা ক্ষতিপূরণে প্রতিফলিত হতে দেখে। মডেলগুলি শক্তিশালী, তবে সেগুলি তৈরি করার সরবরাহ শৃঙ্খলা অস্বচ্ছ।

2.ওপেনলেজার কোথায় ফিট করে

ওপেনলেজার নিজেকে এআই ব্লকচেইন বলে দাবি করে। সাধারণ উদ্দেশ্যের ব্লকচেইনগুলির থেকে আলাদা যা প্রদানের বা স্মার্ট চুক্তির প্রতি মনোনিবেশ করে, ওপেনলেজার এআই ইনফ্রাস্ট্রাকচারের অর্থনীতি এবং নীতিশাস্ত্রের উপর মনোযোগ দেয়। এটি প্রদান করে:

• ডেটাসেট এবং অবদানসমূহকে অন-চেইন রেকর্ড করুন,
• একটি ক্রেডিটযোগ্য উপায়ে মডেল প্রশিক্ষণ ও সূক্ষ্ম-সংশোধন করুন,
• ব্যয়বহুলভাবে মডেল মোতায়েন করুন,
• প্রতিটি ডেটা পয়েন্ট বা অবদানকারী কীভাবে মডেল আউটপুটকে প্রভাবিত করেছে তা ট্র্যাক করুন,
• যখন তাদের ডেটা বা মডেলগুলি ব্যবহৃত হয় তখন অবদানকারীদের পুরস্কার দিন।

শেষ পয়েন্ট, পুরস্কারের সাথে আবদ্ধ ক্রেডিট, হল মূল ভাবনা। ওপেনলেজারের স্ট্যাককে এআই ট্রেসযোগ্য ও ন্যায্য করতে ডিজাইন করা হয়েছে। এটি ব্লকচেইনের উত্সকে মডেল টুলিংয়ের সাথে মিশ্রিত করে ডেটা এবং বিশেষায়িত মডেলের জন্য একটি উন্মুক্ত মার্কেটপ্লেস সক্ষম করে।

3.মূল উপাদানগুলো সহজ ভাষায় ব্যাখ্যা করা হয়েছে

ওপেনলেজার একটি স্যুইট, একটি একক ফিচার নয়। এখানে প্রধান উপাদানগুলি এবং এদের কার্যক্রম রয়েছে।

3.1 OpenLoRA: সস্তা, স্কেলেবল মোতায়েন

OpenLoRA ওপেনলেজারের মডেল মোতায়েন ইঞ্জিন। বিক্রির পয়েন্ট হল বিশেষায়িত অ্যাডাপ্টার এবং মডেলগুলির মোতায়েনের জন্য নাটকীয় খরচ হ্রাস, বিশেষত LoRA-শৈলীর অ্যাডাপ্টার। ওপেনলেজার দাবি করে যে একাধিক বিশেষায়িত অ্যাডাপ্টার এক GPU তে পরিচালনা করা সম্ভব। প্রকৃতপক্ষে, এর অর্থ হল একজন ডেভেলপার একটি সংকীর্ণ কাজের জন্য একটি বেস মডেলকে সূক্ষ্ম-সংশোধন করতে পারে, তারপর সেইরকম অনেক সংকীর্ণ মডেলগুলো সস্তায় মোতায়েন করতে পারে। গেমস, শিক্ষা, বা বিশেষায়িত সহায়কদের জন্য, OpenLoRA মডেলের বিশেষীকরণকে একটি ব্যয়বহুল পরীক্ষার পরিবর্তে একটি বাস্তবসম্মত পণ্যে রূপান্তরিত করে।

এটিকে এইভাবে কল্পনা করুন: প্রতিটি গেম স্টুডিওর জন্য তাদের নিজস্ব ব্যয়বহুল মডেল চালানোর পরিবর্তে, স্টুডিওগুলি ন্যূনতম হার্ডওয়্যার নিয়ে হাজার হাজার কার্যকরী অ্যাডাপ্টার মোতায়েন করতে পারে এবং কেবলমাত্র যা তারা ব্যবহার করে তার জন্য অর্থ দিতে পারে।

3.2 প্রুফ অফ অ্যাট্রিবিউশন (PoA)

PoA হল সেই ফিচার যা ওপেনলেজারকে নৈতিক শক্তি দেয়। এটি সদৃশ রেকর্ড করে: কে কোন ডেটাসেট অবদান রেখেছে, কে কোন উদাহরণ লেবেল করেছে, এবং প্রতিটি অবদানের মডেল আউটপুটকে কতটা প্রভাবিত করেছে। সেই ট্রেসেবিলিটি তিনটি কারণে গুরুত্বপূর্ণ। প্রথমত, এটি সুষ্ঠু পুরস্কার তৈরি করে। অবদানকারীরা উপার্জন করেন যখন তাদের ইনপুটগুলি একটি মডেলকে উন্নত করে। দ্বিতীয়ত, এটি বর্ণনাযোগ্যতা তৈরি করে। যদি একটি মডেল বিতর্কিত সিদ্ধান্ত নেয়, অডিটের ট্রেইলগুলি দেখাতে পারে কোন ডেটার প্রভাবে সেই আচরণ তৈরি হয়েছে। তৃতীয়ত, এটি শাসনকে সমর্থন করে। DAO বা সম্প্রদায়গুলি সিদ্ধান্ত নিতে পারে কীভাবে অবদানগুলিকে পুরস্কৃত করা হবে এবং নির্দিষ্ট ডেটাসেটগুলি নৈতিক মানদণ্ড পূরণ করে কিনা। PoA AI অর্থনীতিকে অস্বচ্ছ লাইসেন্স চুক্তি থেকে পরিমাপযোগ্য, On-chain অ্যাট্রিবিউশনে স্থানান্তরিত করে।

3.3 ডেটানেট এবং মডেল ফ্যাক্টরি

ডেটানেট হল কিউরেটেড, সহযোগিতামূলক ডেটার লাইব্রেরি। ভাবুন এগুলো যথাযথ অঞ্চলের সংগ্রহ যেখানে অবদানকারীরা ডেটা যোগ করে, লেবেল করে এবং যাচাই করে। মডেল ফ্যাক্টরি হল নো-কোড এবং লো-কোড স্তর যা ব্যক্তি এবং দলগুলোকে ডেটানেট ব্যবহার করে মডেল সূক্ষ্ম-সংশোধন করতে দেয়। একসাথে তারা বিকেন্দ্রীভূত অবদানগুলিকে কার্যকরী মডেলে রূপান্তরিত করে যেটি প্রতিটি অবদানকারীকে মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার হতে বাধ্য করে না।

3.4 OpenCircle এবং পরিবেশ সমর্থন

OpenCircle একটি ইনকিউবেটর এবং অর্থায়ন ল্যাবের মতো কাজ করে। এটি ওপেনলেজার প্রিমিটিভসে নির্মিত প্রকল্পগুলির জন্য কম্পিউট ক্রেডিট, মেন্টরশিপ এবং ধারনা তহবিল সরবরাহ করে। এটি বাস্তব অ্যাপ্লিকেশনগুলি ত্বরান্বিত করে এবং দলগুলোর জন্য বিশেষজ্ঞ দক্ষতার পরিবর্তে ডিপ ইনফ্রাস্ট্রাকচার দক্ষতা নিয়ে আসার বাধা কমিয়ে দেয়।

4.ওপেনলেজার কেন বিপ্লবী হতে পারে

পেপারে, স্থাপত্য তিনটি জটিল সমস্যার সমাধান করে।

ক্রেডিট এবং পুরস্কার। অবদানকারীরা প্রায়ই মূল্যবান ডেটা উৎপাদন করেন কিন্তু মডেল রাজস্বের কোন অংশ পান না। PoA তাদের স্বয়ংক্রিয়ভাবে পুরস্কৃত করার একটি প্রক্রিয়া তৈরি করে। এটি প্রেরণা পরিবর্তন করে। ডেটাসেটগুলি জমা দেওয়ার পরিবর্তে, প্রতিষ্ঠানগুলি এবং সম্প্রদায়গুলি অবদান রাখতে পারে এবং যখন সেই ডেটাসেটগুলিতে নির্মিত মডেলগুলি মূল্য সৃষ্টি করে তখন অর্থ পেতে পারে।

দায়িত্বশীলতা। মডেলগুলি অস্বচ্ছ ব্যর্থতার এবং বিভ্রমগুলির জন্য বিখ্যাত। ক্রেডিট এবং রেকর্ড করা প্রশিক্ষণ উত্সের সাহায্যে, অনুসন্ধানকারীরা বিশেষ ডেটাসেটগুলোতে ভুলোর সূত্র trace করতে পারেন এবং অনুযায়ী ঠিক করতে বা ক্ষতিপূরণ দিতে পারেন। এটি দায়িত্বশীল অন্যথা একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। AI.

বিশেষীকরণে অর্থনীতি আর স্কেলে। OpenLoRA এবং মডেল ফ্যাক্টরি হাজার হাজার নামমাত্র মডেলগুলিকে একজন বিলিয়ন ডলারের অবকাঠামোগত খরচ ছাড়াই বিদ্যমান করতে সক্ষম করে। এটি উচ্চ-গ্র্যানুলারিটি ব্যবহারের ক্ষেত্রে ভূমিকা রাখে: গেমিং NPCs, স্থানীয় স্বাস্থ্য সহায়ক, দেশের আইনের ওপর ভিত্তি করে সূক্ষ্ম-সংশোধিত আইনজীবি এজেন্ট।

এই তিনটি স্তম্ভ একসাথে AI কে নিয়ন্ত্রণ করে এবং AI থেকে কীভাবে সুবিধা প্রবাহিত হয় তা পরিবর্তন করতে পারে।

5.দশটি ব্যবহারিক, উচ্চ-মূল্যের অ্যাপ্লিকেশন

ওপেনলেজারের উপর নির্মিত এবং বাজারের ফাঁক ধরার অবস্থান সম্পর্কে একটি অ্যাপের তালিকা এটি।

• অন-চেইন গবেষণা সহায়ক (অনচেইন কৈটো)

রেডিট, সাবস্ট্যাক, ইনস্টাগ্রাম এবং অন্যান্য প্রকাশক সূত্র থেকে জ্ঞানের সংগ্রহ করে কিউরেটেড, অ্যাট্রিবিউটেবল ডেটানেট তৈরি করে। গবেষক এবং সৃষ্টিকারীরা তাদের পাঠটিকে একটি মডেলের প্রশিক্ষণ ডেটার অংশ হিসেবে পরিণত হলে ট্র্যাক এবং পুরস্কৃত হয়। এটি একটি স্বচ্ছ গবেষণা ইঞ্জিন তৈরি করে যা অবদানকারীদের ক্রেডিট দেয়।

• নিয়মিত ওয়েব3 নিরাপত্তা অডিটর

একটি বিকেন্দ্রীভূত এজেন্ট যা অডিট রিপোর্ট, লাইভ চুক্তির অবস্থা এবং দুর্বলতা প্রকাশকে গ্রহণ করে এবং মোতায়েন করা স্মার্ট চুক্তিগুলি অবিরত স্ক্যান করে। পুরস্কারগুলি রেড টিম এবং গবেষকদের কাছে প্রবাহিত হয় যার ডেটা সনাক্তকরণ উন্নত করে। এটি পয়েন্ট ইন টাইম অডিটের ব্যর্থতা সমাধান করে।

• সলিডিটি জন্য কার্সর (এআই কোপাইলট)

যা যাচাইকৃত চুক্তি কোড, অডিট এবং সর্বোত্তম সঠিকতা নিয়ে একটি এআই সহকারী finely টিউন করে। এটি চুক্তিগুলি খসড়া করে, অনুকরণ পরীক্ষাগুলি চালায় এবং ব্যাখ্যা প্রাপ্তির উৎস সংযুক্ত করে। ডেভেলপাররা তাদের সুপারিশের ট্রেসেবল হন একটি কোপাইলট পান।

• ডিসেন্ট্রালাইজড লার্নিং প্ল্যাটফর্ম

একটি কোরসেরার মতো নেটওয়ার্ক যেখানে শিক্ষকেরা ডেটানেটের জন্য কোর্স সামগ্রী অবদান রাখে, মডেলগুলি ব্যাক্তিগত পাঠ্যক্রম প্রস্তুত করে, এবং অবদানকারীরা যখন তাদের মডিউলগুলি ব্যবহার হয় তখন উল্লেখযোগ্য পুরস্কার পায়। সার্টিফিকেশনগুলি অন-চেইন যাচাইকৃত শংসাপত্র হয়ে ওঠে।

• মিটিং ইন্টেলিজেন্স এবং সিদ্ধান্ত লেজার

একটি কর্পোরেট ট্রান্সক্রিপশন এবং কর্ম-ট্র্যাকিং এজেন্ট যা সভার আউটপুটকে অডিটযোগ্য সিদ্ধান্তে রূপান্তর করে। এটি নিয়ন্ত্রণ, আইন এবং শাসনের জন্য সহায়ক, যেখানে অবদানকারীরাও মডেলগুলিকে উন্নত করার জন্য পুরস্কৃত এজেন্ট তৈরি হয়।

• আইনগত এআই সহকারী

সংশ্লিষ্ট আইন, সিদ্ধান্ত এবং সম্মতিপ্রাপ্ত মন্তব্যের উপর প্রক্ষিপ্ত একটি মডেল যা আইনজীবীদের জন্য বিচারিক সচেতনতার গবেষণায় সহায়তা করে। প্রতিটি সিদ্ধান্ত সূত্র এবং অবদানকারীদের দিকে ফিরে যাচ্ছে যারা তাদের ডেটাসেটের জন্য প্রদান করে।

• ক্লিনিসিয়ান সহায়ক

একটি মেডিকেল ডিসিশন সাপোর্ট মডেল যা গোপনীকৃত ক্লিনিকাল ডেটা এবং সহকর্মী পর্যালোচনা করা সাহিত্য উপর প্রশিক্ষিত। এখানে ক্রেডিট অপরিহার্য: একটি ক্লিনিকাল সুপারিশ তৈরি হলে, এর জন্য একটি যাচাইকৃত চেইন থাকে সেই অধ্যয়নগুলির কাছে যা এর প্রভাব ছিল।

• ডিসেন্ট্রালাইজড মানসিক স্বাস্থ্য টুলস

সাংস্কৃতিকভাবে সচেতন চিকিৎসাগত এজেন্টগুলি প্রশিক্ষিত Diverse, Peer-reviewed, এবং সম্মতিপ্রাপ্ত থেরাপি ট্রান্সক্রিপ্টস উপর। ক্রেডিট বিশ্বাস তৈরি করে এবং ক্লিনিসিয়ানদের মডেল সুপারিশ এবং তাদের উত্স যাচাই করতে দেয়।

• ডিসেন্ট্রালাইজড নিয়োগ এবং শংসাপত্র যাচাইকরণ

একটি চাকরি মেলানোর ইঞ্জিন এবং শংসাপত্র যাচাইকরণ ব্যবস্থা যেখানে নিয়োগকর্তা, শিক্ষাবিদ এবং পূর্ববর্তী নিয়োগকর্তারা বৈধ মূল্যায়ন অবদান রাখে। নিয়োগের সুপারিশগুলি স্বচ্ছ, অডিটযোগ্য এবং পুরস্কৃত অবদানকারীরা যা মডেল তৈরির ক্ষেত্রে সহায়তা করেছে।

• বাজারের জন্য ট্রেডিং অ্যাসিস্ট্যান্ট

একটি মডেল যা অন-চেইন ডেটা, শাসন সংকেত এবং সামাজিক আবেগকে সংমিশ্রণ করে। প্রতিটি সংকেত ক্রেডিটেবল, তাই অ্যালফা ব্যাখ্যাযোগ্য এবং ব্যবহারকারীরা একটি ট্রেডিং অন্তর্দৃষ্টির উত্স যাচাই করতে পারে।

এই উদাহরণগুলির প্রতিটি দেখায় যখন মডেলগুলি বিশেষায়িত এবং পরিচিত, পুরস্কৃত ইনপুট ফিচারে প্রশিক্ষিত হয় তখন কী হয়।

6.পরিবেশ প্রকল্পগুলি দেখার জন্য

কিছু দল ইতিমধ্যেই ওপেনলেজারের উপর নির্মাণ করছে। সংক্ষিপ্ত বর্ণনা:

• অ্যাম্বিওস পরিবেশগত বুদ্ধিমত্তার জন্য একটি সেন্সর নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে এবং সেন্সর এবং সম্প্রদায়ের অবদানগুলি সংক্ষিপ্ত করে।
• মরফিউস স্বাভাবিক ভাষাকে স্মার্ট চুক্তির ওয়ার্কফ্লোতে নির্মাণ করে, উৎপন্ন কোডের জন্য অন-চেইন ব্যাখ্যাযোগ্যতা সহ।
• আপ নেটওয়ার্ক পূর্বাভাষী মডেলের জন্য সামাজিক সংকেত এবং অন-চেইন ডেটাকে সংমিশ্রণ করে।
• জ্যাঙ্গল কোরিয়াতে শিক্ষামূলক মডেলের উপর কেন্দ্রিত, স্থানীয় ভাষা এবং প্রসঙ্গ সংরক্ষণ এবং ক্রেডিট দেওয়ার বিষয়টি নিশ্চিত করে।
• এজেন্টআর্কেন, মেমেলাইটিক্স, নারটেক্স, সিআইটাডেলিস এবং দ্য সেন্সম্যাপ সমস্ত ক্ষেত্র বিশেষ করে ডেটনেট এবং এজেন্টগুলি ব্যবহারিক, আয়জনক অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করে।

এই প্রকল্পগুলি সম্ভাব্যতার পরিসরকে উপস্থাপন করে: পরিবেশগত সেন্সিং, স্বয়ংক্রিয় প্রকৌশল, সামগ্রী, নিরাপত্তা এবং স্থানীয় শিক্ষা।

7.টোকেনোমিক্স এবং বাজার বিবেচনা

আপনি একটি স্ন্যাপশট বাজারের মূলধন এবং সরবরাহ সংখ্যা প্রদান করেছেন। সেগুলি উপকারী, তবে যেকোন দাবি আগে যাচাই করার জন্য প্রথম ইনপুট হিসাবে গণ্য করুন। তথ্যগত দৃষ্টিকোণ থেকে, এখানে কী বিষয়বস্তু রয়েছে।

টোকেনগুলি ডেটা অবদান, মডেল মোতায়েন এবং নেটওয়ার্ক সুরক্ষায় প্ররোচিত করা উচিত। সাধারণত এটির মানে হল একটি মিশ্রণ প্রস্তুতি এবং শাসন কার্যক্রম।

সঞ্চালন সরবরাহ এবং স্টেকিং গতিবিদ্যা তরলের উপর প্রভাব ফেলে। যদি বড় একটি অংশ স্টেকেড বা অন্যভাবে লক করা থাকে, তবে স্বল্পমেয়াদী ব্যবসায়ীকরণ সীমিত। এটি স্থিতিশীলতার জন্য ভাল হতে পারে, তবে এটি উপলব্ধ বাজারের ফ্লোটকেও কমিয়ে দেয়।

বাস্তববাদী বাজারে মূলধনের বৃদ্ধি টোকেন যান্ত্রিক এবং প্রকৃত ব্যবহারের উপর কম নির্ভর করে: সংখ্যা ডেটানেট, মোডেল মোতায়েন, অবদানকারীদের সাথে শেয়ার করা রাজস্ব এবং ব্যবসায়িক গ্রহণ। টোকেন ভবিষ্যদ্বাণী একটি স্বল্পমেয়াদী প্রভাব; দীর্ঘমেয়াদী মূল্য আসে পুনরাবৃত্ত এবং পরিমাপযোগ্য প্রবাহগুলি থেকে।

একটি বাস্তববাদী নির্দেশিকা হিসেবে: অংশগ্রহণের পরিসংখ্যান পর্যবেক্ষণ করুন। টোকেনের মূল্য উত্পাদন অনুসরণ করে। যদি ওপেনলেজার সৃষ্টিকারীদের জন্য রাজস্ব-শেয়ারিং প্রবাহগুলি প্রদর্শন করতে পারে এবং OpenLoRA এর স্থিতিশীল ব্যবহার করতে পারে, তবে বাজার মূল্যায়ন অনেক বেশি প্রত্যক্ষযোগ্য।

8.নির্মাণকারীদের এবং ডেভেলপারদের জন্য সুযোগ

যদি আপনি একজন ডেভেলপার হন তবে ওপেনলেজার আপনাকে অবিলম্বে লিভারেজ দেয়: একটি ডেটানেট তৈরি করুন, বিশেষায়িত অ্যাডাপ্টার তৈরি করুন, অথবা এজেন্টের জন্য একটি L2-মৌলিক前端 তৈরি করুন। ওপেনসার্কেল এর মতো প্রাথমিক প্রোগ্রামগুলো প্রত্যাশাকে কমিয়ে দেয়, যা নমুনা কম্পিউট এবং ক্রেডিট প্রদান করে, যা পরীক্ষায় শুরুতে খরচ কমিয়ে দেয়।

প্রথমে সংকীর্ণ সমস্যাগুলির উপর ফোকাস করুন। সবচেয়ে বড় বিজয়গুলি এমন ক্ষেত্রগুলিতে হবে যেখানে ডেটা মুল্যবান তবে বর্তমানে লকিং করুন: চিকিৎসা ডিভাইস, স্থানীয় পরিবেশ পর্যবেক্ষণ, আইনগত কপির বা উচ্চমানের শিক্ষামূলক সামগ্রী। একটি ছোট, যাচাইকৃত পাইপলাইন তৈরি করুন এবং প্রদর্শন করুন কিভাবে ক্রেডিট অবদানকারীদের রাজস্ব অর্জন করে।

8.1 ঝুঁকি, সীমাবদ্ধতা এবং শাসন

এটি একটি জাদুকরী গুলি নয়। মূল ঝুঁকিগুলি অন্তর্ভুক্ত:

গোপনীয়তা এবং সম্মতি। উত্স রেকর্ডিংয়ের জন্য গোপনীয়তা আইন মেনে চলতে হবে। ক্লিনিকাল বা ব্যক্তিগত ডেটার জন্য শক্তিশালী অ-পরিচয়ায়ন এবং সম্মতি কাঠামো অপরিহার্য।

অ্যাট্রিবিউশন সিস্টেমে গেমিং। যদি পুরস্কারগুলি সত্যিই হয়, তাহলে খারাপ অভিনেতারা সিস্টেমে গেম করার চেষ্টা করবেন। দৃঢ় খ্যাতি ব্যবস্থা এবং অবদানকারীদের যাচাই গুরুত্বপূর্ণ।

নিয়ন্ত্রণ। ডেটা এবং মডেলগুলির সাথে সংযুক্ত টোকেন পুরস্কারগুলি সিকিউরিটিজ বা ডেটার অধিকারগুলি নিয়ে তদন্তের সম্মুখীন হতে পারে। আইনগত কাঠামো বিচারিক অঞ্চলের দ্বারা বিভিন্ন হবে।

মডেলের গুণমান। ক্রেডিট ভাল মডেল গ্যারান্টি দেয় না। উচ্চ-মানের ডেটা কিউরেশন এবং মডেল মূল্যায়নের পাইপলাইনগুলি অপরিহার্য।

ওপেনলেজার অস্পষ্টতা কমায়, তবে এটি নতুন ডিজাইন প্রশ্নও উত্থাপন করে। সম্প্রদায়কে ক্রেডিট সিস্টেমগুলোকে পাবলিক পণ্য হিসেবে বিবেচনা করা উচিত যেগুলোর শাসন এবং পরীক্ষার প্রয়োজন।

8.2 ভবিষ্যতের সুযোগ এবং যে বিষয়গুলি দেখার জন্য

পরবর্তী 12-36 মাস গল্প বলবে। নজর রাখার সংকেত:

তথ্যমূলক ডেটানেট তৈরি হয়েছে, অবদানকারী যোগ হয়েছে এবং পুরস্কার বিতরণ করা হয়েছে,

ওপেনলেজার মোতায়েনের পরিমাণ এবং প্রত্যেক ইনফারেন্সের গড় খরচ,

প্রকল্পগুলি ওপেনসার্কেল থেকে উৎপাদনে গ্র্যাজুয়েট করা,

ডেটা ক্রেডিট এবং টোকেনائزড পুরস্কারের উপর নিয়ন্ত্রক নির্দেশনা,

এন্টারপ্রাইজ একীকরণ এবং অংশীদারিত্ব।

যদি ওপেনলেজার কয়েকটি অর্থপূর্ণ উল্লম্বের জন্য পণ্য-বাজারের ফিট করে, তবে বৃহত্তর AI অর্থনীতি তার উত্সগুলোকে উত্স এবং পুরস্কারের জন্য গ্রহণ করবে। এটিতে গুরুত্ব রয়েছে কারণ এটি পরিবর্তন করবে যে AI মডেল মূল্য তৈরি করলে কে উপকারিতা লাভ করবে।

9.উপসংহার

ওপেনলেজার একটি আকর্ষণীয় দৃষ্টি প্রদান করে। এটি অন-চেইন উত্সের সাথে বাস্তবায়নের টুলস এবং একটি অর্থায়ন ল্যাবকে একত্রিত করে যা বাস্তব অ্যাপসকে ত্বরান্বিত করে। স্থাপত্যটি অস্পষ্ট তথ্য সরবরাহ শৃঙ্খল, নিরীহ অবদানকারীরা, এবং অডিটযোগ্য মডেলগুলির পরিষ্কার বাজার সমস্যার সাথে সঙ্গতিপূর্ণ। যদি ওপেনলেজার গণনাটায় পাল্টা অ্যাট্রিবিউশনকে জম্ব করতে পারে, এবং যদি বাস্তব অবদানকারী অর্থবহ পুরস্কার পেতে পারে, তবে প্রকল্পটি AI শাসনকে তত্ত্ব থেকে বাস্তবায়নে স্থানান্তরিত করবে।

এটি গ্যারান্টি নয়। প্রতিবন্ধকতাগুলি প্রযুক্তিগত, আইনগত এবং সামাজিক। তবুও, ধারণাটি যে সৃষ্টিকারী ও অবদানকারীরা তাদের কাজের জন্য পরিমাপকযোগ্য মূল্য পান সেটি শক্তিশালী এবং সময়সীমার। ওপেনলেজার দেখার জন্য মূল্যবান কারণ এটি আজকের এআই-এর কেন্দ্রীয় সমস্যার সমাধান করার ক্ষেত্রে একটি বিশ্বাসযোগ্য সম্ভাবনা রয়েছে: বিশ্বাস।

স্বীকৃতি: এই বিষয়বস্তু শিক্ষামূলক ও রেফারেন্স প্রয়োজনে בלבד এবং এটি কোনও বিনিয়োগের পরামর্শ নয়। ডিজিটাল সম্পত্তির বিনিয়োগ উচ্চ ঝুঁকি বহন করে। অনুগ্রহ করে মনযোগীভাবে মূল্যায়ন করুন এবং আপনার নিজের সিদ্ধান্তের জন্য পূর্ণ দায়িত্ব গ্রহণ করুন।