BitAgent - Rizzoमूल्य

(SN20)

BitAgent, Bittensor नेटवर्क के भीतर एक विशेष Subnet है जो "Agentic AI" पर केंद्रित है। इसका प्राथमिक उद्देश्य Large Language Models (LLMs) को "function calling" और वास्तविक दुनिया के टूल उपयोग में उत्कृष्टता प्राप्त करने के लिए fine-tune करना है। मानक AI, जो केवल टेक्स्ट उत्पन्न करता है, के विपरीत BitAgent मॉडल को सॉफ्टवेयर, APIs और डेटाबेस के साथ सीधे इंटरैक्ट करने में सक्षम बनाता है। यह इन एजेंटों को आईटी टिकट प्रबंधित करने, फ़ाइलों को व्यवस्थित करने और विभिन्न डिजिटल वातावरणों में जटिल वर्कफ़्लो को स्वचालित करने जैसे व्यावहारिक कार्यों को निष्पादित करने की अनुमति देता है।

जबकि कई Subnets सामान्य टेक्स्ट या इमेज जेनरेशन पर ध्यान केंद्रित करते हैं, BitAgent (SN20) विशेष रूप से टूल एकीकरण (tool integration) की सटीकता के लिए समर्पित है। नेटवर्क Miners का मूल्यांकन विशेष रूप से उपयोगकर्ता के प्रॉम्प्ट को पूरा करने के लिए सही फंक्शन को सटीक रूप से चुनने और निष्पादित करने की उनकी क्षमता पर करता है। "टूल उपयोग" पर यह ध्यान यह सुनिश्चित करता है कि AI निष्क्रिय बातचीत से आगे बढ़कर सक्रिय कार्य निष्पादन की ओर बढ़े, जिससे यह उन डेवलपर्स के लिए एक महत्वपूर्ण घटक बन जाता है जो कार्यात्मक, स्वायत्त (autonomous) एप्लिकेशन बनाना चाहते हैं।

"Bounty Hunter" मॉडल एक प्रतिस्पर्धी ढांचा है जिसे Subnet के भीतर नवाचार को बढ़ावा देने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह प्रोजेक्ट को एक प्रदर्शन-आधारित प्लेटफॉर्म में बदल देता है जहां डेवलपर्स और Miners को विशिष्ट AI चुनौतियों को हल करने या उद्योग-मानक function-calling लीडरबोर्ड पर उच्च रैंकिंग प्राप्त करने के लिए पुरस्कारों के साथ प्रोत्साहित किया जाता है। यह पहल प्रतिभागियों को अपने मॉडल की क्षमताओं को परिष्कृत करने के लिए प्रोत्साहित करती है, यह सुनिश्चित करती है कि Subnet AI एजेंट विकास में सबसे आगे रहे और अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए उच्च उपयोगिता बनाए रखे।

Dynamic TAO (dTAO) रोलआउट के तहत, BitAgent अपने स्वयं के विशिष्ट टोकन का उपयोग करता है, जिसे अक्सर $SN20 के रूप में दर्शाया जाता है, जो Subnet की उपयोगिता के बाजार मूल्यांकन को दर्शाता है। दीर्घकालिक प्रोजेक्ट स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए, प्रबंधन टीम वास्तविक दुनिया के सॉफ्टवेयर उत्पादों के माध्यम से Monthly Recurring Revenue (MRR) उत्पन्न करने पर ध्यान केंद्रित करती है। इस रणनीति का उद्देश्य व्यावहारिक वाणिज्यिक अनुप्रयोगों से प्राप्त राजस्व के साथ नेटवर्क उत्सर्जन (emissions) को पूरक बनाकर इकोसिस्टम को स्थिर करना है, जो सभी नेटवर्क प्रतिभागियों के लिए एक मजबूत आधार प्रदान करता है।

BitAgent को अत्यधिक सुलभ होने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो विकेंद्रीकृत (decentralized) AI भागीदारी के लिए प्रवेश की बाधा को कम करता है। Subnet अपने मॉडल को 8 बिलियन पैरामीटर या उससे कम करने के लिए अनुकूलित करता है, जो उन्हें उपभोक्ता-श्रेणी के हार्डवेयर पर कुशलतापूर्वक चलाने की अनुमति देता है। महंगे उद्यम-स्तरीय डेटा केंद्रों की आवश्यकता के बजाय, Miners मानक हाई-एंड कंज्यूमर GPUs, जैसे कि RTX 3090 या 4090 का उपयोग करके प्रभावी ढंग से भाग ले सकते हैं। यह दृष्टिकोण प्रतिभागियों के व्यापक वितरण को सुनिश्चित करता है और नेटवर्क के लचीलेपन को मजबूत करता है।

BitAgent की तकनीक GoGoAgent और MSPTech.ai सहित कई प्रमुख उत्पादों में एकीकृत है। GoGoAgent डेवलपर्स को अपने स्वयं के एप्लिकेशन में विकेंद्रीकृत एजेंटिक क्षमताओं को एकीकृत करने के लिए एक मजबूत API प्रदान करता है। MSPTech.ai आईटी क्षेत्र पर ध्यान केंद्रित करता है, जो Managed Service Providers के लिए टिकट प्रबंधन और समस्या निवारण जैसे लेवल 1 सपोर्ट कार्यों को स्वचालित करने के लिए AI एजेंटों का उपयोग करता है। ये उत्पाद function calling और स्वचालित टूल उपयोग पर Subnet के फोकस की व्यावहारिक उपयोगिता को प्रदर्शित करते हैं।