Konnex, স্বায়ত্তশাসিত সিস্টেম এবং রোবোটিক্সের জন্য বিকেন্দ্রীকৃত বাজার প্রোটোকলের পিছনের ডেভেলপার, "Konnex: Ingest" চালু করেছে, যা এই বছরের শেষের দিকে নির্ধারিত প্ল্যাটফর্মের অন-চেইন টেস্টনেটের প্রস্তুতির জন্য ডেভেলপার এবং মাইনার অনবোর্ডিংয়ের প্রাথমিক পর্যায়কে চিহ্নিত করে।
Ingest পর্যায়টি একটি নিয়ন্ত্রিত, অফ-চেইন পরিবেশের মধ্যে Konnex ইকোসিস্টেমে Vision Language Action (VLA) মডেল এবং Language Behavioral Models (LBMs) একীভূত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যা অর্থনৈতিক বা অন-চেইন সমন্বয় প্রক্রিয়া চালু করার আগে মডেল সামঞ্জস্যতা, টেলিমেট্রি মান এবং এক্সিকিউশন ওয়ার্কফ্লো যাচাই করার উপর মনোনিবেশ করে।
এই পর্যায়ে, অবদানকারীরা রোবোটিক টাস্ক পরিস্থিতিগুলির একটি পূর্বনির্ধারিত সেট সম্পাদন করতে মডেল জমা দেন। প্রতিটি এক্সিকিউশন কাঠামোবদ্ধ টেলিমেট্রি এবং ভিডিও আউটপুট তৈরি করে যা সরাসরি একটি ব্রাউজার ইন্টারফেসের মাধ্যমে পর্যবেক্ষণ করা যায়। মানব মূল্যায়নকারীরা তারপর এই আউটপুটগুলি পর্যালোচনা করেন, টাস্ক সাফল্য, নিরাপত্তা এবং আচরণগত মান সম্পর্কে প্রতিক্রিয়া প্রদান করেন। এই প্রতিক্রিয়া Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) সংকেত হিসাবে অন্তর্ভুক্ত করা হয়, যা সিন্থেটিক বা সিমুলেটেড লেবেলের পরিবর্তে প্রকৃত টাস্ক কর্মক্ষমতার উপর ভিত্তি করে মডেলগুলিকে পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে পরিমার্জিত করতে দেয়।
Ingest পর্যায়ে মডেল জমা এবং ফর্ম্যাটিং যাচাইকরণ, অফ-চেইন টাস্ক এক্সিকিউশন এবং রিপ্লে, ডাউনস্ট্রিম যাচাইকরণের জন্য টেলিমেট্রি সংগ্রহ, হিউম্যান-ইন-দ্য-লুপ মূল্যায়ন এবং নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে প্রাথমিক কর্মক্ষমতা বেঞ্চমার্কিং অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। অফ-চেইন পরিচালনা অর্থনৈতিক ঝুঁকি বা যাচাইকারী প্রণোদনার প্রয়োজনীয়তা প্রবর্তন না করেই দ্রুত পুনরাবৃত্তি, ডিবাগিং এবং পরিমার্জন সক্ষম করে।
পরবর্তী সপ্তাহগুলিতে, Konnex অতিরিক্ত অবদানকারীদের অনবোর্ড করার এবং সমর্থিত মডেল ফর্ম্যাটের পরিসীমা সম্প্রসারণ করার পরিকল্পনা করছে। Ingest-এর সময় সংগৃহীত ডেটা এবং প্রতিক্রিয়া "Konnex: Runtime Zero (R0)"-তে ফিড করবে, যেখানে মডেলগুলি সম্পূর্ণ রানটাইম সীমাবদ্ধতার অধীনে এক্সিকিউট করবে। পরবর্তী উন্নয়নে "Konnex: Preflight" অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, একটি ত্রিমাত্রিক সিমুলেশন পরিবেশ যা সম্পূর্ণ অন-চেইন স্থাপনার আগে মাল্টি-এজেন্ট সমন্বয়, যাচাইকারী রিপ্লে এবং প্রি-ইকোনমিক স্ট্রেস টেস্টিংয়ের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
ডকুমেন্টেশন, মাইনার গণনা এবং যাচাইকারীর প্রয়োজনীয়তা প্রতিটি উপাদান স্থিতিশীল হওয়ার সাথে সাথে ধীরে ধীরে প্রকাশ করা হবে। এই পর্যায়ক্রমিক কৌশলটির উদ্দেশ্য হল নিশ্চিত করা যে Konnex-এর চূড়ান্ত অন-চেইন কার্যক্রম তাত্ত্বিক অনুমানের পরিবর্তে অভিজ্ঞতামূলকভাবে পর্যবেক্ষিত আচরণ, যাচাইকৃত মানব প্রতিক্রিয়া এবং পুনরাবৃত্তিযোগ্য এক্সিকিউশনের উপর ভিত্তি করে স্থাপিত হয়।
Konnex একটি Web3-নেটিভ, অনুমতিহীন বিকেন্দ্রীকৃত মার্কেটপ্লেস যা Solana ব্লকচেইনে নির্মিত, যা স্বায়ত্তশাসিত রোবটগুলিকে কাজের সুযোগ চিহ্নিত করতে, AI সেবা প্রদানকারীদের সাথে যুক্ত হতে, বুদ্ধিমত্তা বিনিময় করতে এবং স্মার্ট চুক্তি এবং স্টেবলকয়েনের মাধ্যমে অন-চেইনে সম্পন্ন শারীরিক কাজগুলি নিষ্পত্তি করতে সক্ষম করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যেখানে ফলাফল একটি Proof-of-Physical-Work সিস্টেমের মাধ্যমে যাচাই করা হয় এবং একটি বিকেন্দ্রীকৃত যাচাইকারী নেটওয়ার্ক দ্বারা সমন্বিত হয়।
এই মাসের শুরুর দিকে, প্ল্যাটফর্মটি তার অন-চেইন ফিজিক্যাল ইকোনমি উদ্যোগ এগিয়ে নিতে $১৫ মিলিয়ন কৌশলগত তহবিল রাউন্ড বন্ধ করেছে। Cogitent Ventures-এর নেতৃত্বে এবং Liquid Capital, Leland Ventures, Covey Network, Ventures M77 এবং Block Maven LLC-এর সমর্থনে বিনিয়োগটি অন-চেইনে স্বায়ত্তশাসিত রোবোটিক কাজের সময়সূচী, যাচাইকরণ এবং ক্ষতিপূরণের জন্য অবকাঠামো উন্নয়নে সহায়তা করার জন্য উদ্দিষ্ট, যার বৃহত্তর লক্ষ্য হল ব্লকচেইন নেটওয়ার্কে বাস্তব-বিশ্বের শ্রম একীভূত করা।
Konnex অন-চেইন টেস্টনেটের আগে ডেভেলপার এবং মাইনারদের জন্য অনবোর্ডিং পর্যায় চালু করেছে পোস্টটি প্রথম Metaverse Post-এ প্রকাশিত হয়েছিল।


