ViralMindमूल्य

(VIRAL)

ViralMind एक डिसेंट्रलाइज्ड प्रोजेक्ट है जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और ब्लॉकचेन टेक्नोलॉजी के मिलन पर केंद्रित है। यह एक कलेक्टिव इंटेलिजेंस प्लेटफॉर्म के रूप में काम करता है, जिसे Large Action Models के रूप में जाने जाने वाले मॉडल्स को विकसित और परिष्कृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। स्टैंडर्ड लैंग्वेज मॉडल्स के विपरीत, जो मुख्य रूप से टेक्स्ट को प्रोसेस करते हैं, ये एक्शन मॉडल्स डिजिटल वातावरण में इंसानों की तरह नेविगेट और इंटरैक्ट करने के लिए बनाए गए हैं, जो विभिन्न एप्लिकेशन, गेम्स और वेबसाइटों पर कार्यों को पूरा करते हैं। यह प्रोजेक्ट Solana ब्लॉकचेन पर बनाया गया है और Training Gym नामक एक एनवायरनमेंट के इर्द-गिर्द केंद्रित है। इस जिम के भीतर, यूजर्स विभिन्न इंटरएक्टिव टास्क और डेमोंस्ट्रेशन में शामिल होते हैं। इन कार्यों को कैप्चर किया जाता है और हाई-क्वालिटी ट्रेनिंग डेटासेट्स में बदल दिया जाता है, जो AI एजेंट्स को कंप्यूटर का अधिक प्रभावी ढंग से उपयोग करना सीखने में मदद करते हैं। डेटा कलेक्शन की प्रक्रिया को गेमिफाई करके, प्लेटफॉर्म का लक्ष्य बड़े कॉरपोरेशंस द्वारा नियंत्रित क्लोज्ड डेटा पाइपलाइनों के लिए एक ओपन-सोर्स विकल्प बनाना है। नेटिव टोकन, जिसे VIRAL के रूप में जाना जाता है, इस इकोसिस्टम के भीतर प्राथमिक यूटिलिटी और इंसेंटिव मैकेनिज्म के रूप में कार्य करता है। इसका उपयोग उन कॉन्ट्रीब्यूटर्स को रिवॉर्ड देने के लिए किया जाता है जो हाई-क्वालिटी ट्रेनिंग डेटा और डेमोंस्ट्रेशन प्रदान करते हैं। पार्टिसिपेंट्स टोकन का उपयोग स्पेशलाइज्ड ट्रेनिंग एक्टिविटीज तक पहुंचने या कॉम्पिटिशन्स में भाग लेने के लिए भी कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, टोकन कम्युनिटी को गवर्नेंस में भाग लेने का एक तरीका प्रदान करता है, जिससे होल्डर्स को प्रोटोकॉल के भविष्य के विकास और दिशा में अपनी बात रखने का मौका मिलता है। ViralMind का एक प्रमुख लक्ष्य ट्रेनिंग प्रोसेस को permissionless और डिसेंट्रलाइज्ड बनाकर AI डेवलपमेंट का लोकतंत्रीकरण करना है। इस दृष्टिकोण का उद्देश्य सेंट्रलाइज्ड AI मॉडल्स में पाए जाने वाले अंतर्निहित पूर्वाग्रहों को कम करना है, जबकि एक कम्युनिटी-संचालित इकोनॉमी को बढ़ावा देना है जहां कोई भी AI एजेंट्स की उन्नति में योगदान दे सकता है और उससे लाभ उठा सकता है। प्लेटफॉर्म डेवलपर्स के लिए टूल्स भी प्रदान करता है, जैसे कि वन-क्लिक फाइन-ट्यूनिंग फीचर्स जो छोटे, अधिक विशिष्ट डेटासेट्स का उपयोग करके मॉडल्स के कस्टमाइजेशन की अनुमति देते हैं। प्रोजेक्ट एक फेयर-एक्सेस मॉडल पर जोर देता है, जिसे एक डिसेंट्रलाइज्ड प्लेटफॉर्म के माध्यम से लॉन्च किया गया है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि कम्युनिटी बिना किसी विशेष इनसाइडर एलोकेशन के शुरू से ही भाग ले सके। कुल मिलाकर, ViralMind मानव प्रशिक्षकों और ऑटोमेटेड सिस्टम के एक डिस्ट्रिब्यूटेड नेटवर्क के माध्यम से जटिल AI रीजनिंग और व्यावहारिक, एक्शन योग्य कंप्यूटर उपयोग के बीच की खाई को पाटने का प्रयास करता है। अधिक जानकारी हासिल करें

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