Desearchमूल्य

(SN22)

Desearch (SN22) एक AI-संचालित सर्च इंजन और रियल-टाइम डेटा लेयर है जो Bittensor नेटवर्क के भीतर काम करता है। इसे X (Twitter), Reddit और व्यापक वेब सहित विभिन्न प्लेटफार्मों से डेटा को स्क्रैप और विश्लेषण करके AI agents के लिए सूचना के अंतर को पाटने के लिए डिज़ाइन किया गया है। पल-पल की जानकारी प्रदान करके, यह सुनिश्चित करता है कि Large Language Models (LLMs) के पास उन वर्तमान घटनाओं और रुझानों तक पहुंच हो जिन्हें पारंपरिक इंडेक्सिंग सिस्टम अनदेखा कर सकते हैं। यह डेटा रिट्रीवल के लिए एक विकेंद्रीकृत बैकबोन के रूप में कार्य करता है, जो AI विकास की अगली पीढ़ी के लिए एक महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे के रूप में काम करता है।

पुराने सेंट्रलाइज्ड सर्च इंजन के विपरीत, Desearch डेटा को खोजने और प्राप्त करने के लिए miners के एक विकेंद्रीकृत नेटवर्क का लाभ उठाता है। यह आर्किटेक्चरल बदलाव इसे काफी अधिक दक्षता के साथ काम करने की अनुमति देता है। प्रोजेक्ट बेंचमार्क बताते हैं कि यह बेहतर लिंक प्रासंगिकता प्रदान करते हुए आधिकारिक प्रोप्रायटरी APIs का उपयोग करने की तुलना में तेज़ और अधिक लागत प्रभावी है। एक साइलोड इन्फ्रास्ट्रक्चर के बजाय एक वितरित वर्कफ़ोर्स का उपयोग करके, Desearch उन डेवलपर्स के लिए एक permissionless और स्केलेबल विकल्प प्रदान करता है जिन्हें पारंपरिक तकनीकी दिग्गजों से जुड़ी बाधाओं और लागतों के बिना हाई-फ़्रीक्वेंसी डेटा एक्सेस की आवश्यकता होती है।

Bittensor इकोसिस्टम के Dynamic TAO (dTAO) फ्रेमवर्क के भीतर, $SN22 Subnet 22 के लिए विशिष्ट "alpha" टोकन के रूप में कार्य करता है। यह Desearch सबनेट के मूल्य और उपयोगिता का प्रतिनिधित्व करता है। उपयोगकर्ता नेटवर्क के आंतरिक Automated Market Maker (AMM) के माध्यम से $TAO को स्वैप करके $SN22 प्राप्त कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, प्रतिभागी नेटवर्क में सक्रिय योगदान के माध्यम से टोकन कमा सकते हैं। Miners उच्च गुणवत्ता वाले डेटा और सर्च रिजल्ट्स प्रदान करके रिवॉर्ड्स कमाते हैं, जबकि validators miners द्वारा प्रदान किए गए डेटा के प्रदर्शन और विश्वसनीयता को सटीक रूप से स्कोर करके कमाते हैं, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि नेटवर्क उच्च मानकों को बनाए रखे।

"Revenue-Burn" मॉडल एक टिकाऊ आर्थिक रणनीति है जिसे प्रोजेक्ट की वास्तविक दुनिया की उपयोगिता को इसके टोकन इकोसिस्टम के साथ संरेखित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। Desearch डेवलपर्स और उद्यमों को अपनी API सेवाओं की बाहरी बिक्री के माध्यम से Monthly Recurring Revenue (MRR) उत्पन्न करता है। इस राजस्व का एक हिस्सा सबनेट टोकन को खरीदने और "बर्न" करने के लिए समर्पित है। यह तंत्र प्लेटफॉर्म के वास्तविक व्यावसायिक उपयोग के आधार पर सर्कुलेशन से टोकन को प्रभावी ढंग से हटा देता है। टोकन की कमी को API की मांग से जोड़कर, यह मॉडल सुनिश्चित करता है कि Desearch प्रोडक्ट सूट की वृद्धि से सबनेट के समग्र आर्थिक स्वास्थ्य को सीधा लाभ मिले।

SN22 पर माइनिंग करने के लिए, प्रतिभागी "smart-scraping" और डेटा रिट्रीवल पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जो GPU-भारी कार्यों की तुलना में अधिक CPU और नेटवर्किंग-गहन है। Validators तीन प्राथमिक स्तंभों: freshness, relevance, और accuracy के आधार पर स्कोरिंग तंत्र का उपयोग करके miners का मूल्यांकन करते हैं। Freshness सुनिश्चित करती है कि परिणाम नवीनतम उपलब्ध जानकारी को दर्शाते हैं। Relevance यह आकलन करती है कि क्या डेटा उपयोगकर्ता की क्वेरी का प्रभावी ढंग से उत्तर देता है। अंत में, "hallucination-freedom" यह जांचता है कि AI-जेनरेटेड सारांश अपने स्रोत के प्रति सटीक हैं। यह प्रतिस्पर्धी माहौल miners को गति और सटीकता के लिए अनुकूलित करने के लिए प्रोत्साहित करता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि नेटवर्क एंड-यूजर्स को विश्वसनीय, सत्यापन योग्य डेटा प्रदान करे।

डेवलपर्स अपने AI agents में रीयल-टाइम सर्च क्षमताओं को एकीकृत करने के लिए Desearch API और RZY Agent Builder का उपयोग कर सकते हैं। ये उपकरण लीड जनरेशन—सोशल प्लेटफॉर्म पर संभावित ग्राहकों की पहचान करना—और मार्केट ट्रेंड्स या प्रोजेक्ट हाइप को ट्रैक करने के लिए सेंटीमेंट मॉनिटरिंग जैसे विशेष उपयोग के मामलों की अनुमति देते हैं। चूंकि सिस्टम विकेंद्रीकृत है, इसलिए यह सेंसरशिप रेजिस्टेंस का एक स्तर प्रदान करता है, जिससे निष्पक्ष और सत्यापन योग्य सर्च रिजल्ट्स मिलते हैं। यह इसे उन डेवलपर्स के लिए एक आदर्श विकल्प बनाता है जो ऑटोनॉमस agents बना रहे हैं जिन्हें पारदर्शी डेटा स्रोतों और विविध प्लेटफार्मों से जानकारी प्रोसेस करने की क्षमता की आवश्यकता होती है।