মেশিন ইন্টেলিজেন্সের উৎপাদন এখন প্রায় সম্পূর্ণভাবে একটি benchmarking ব্যবস্থার ওপর নির্ভরশীল, যেখানে machine learning model-গুলোকে সংকীর্ণভাবে সংজ্ঞায়িত supervised সমস্যায় ভালো পারফর্ম করার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। এই ব্যবস্থা নির্দিষ্ট সমস্যাগুলোর পারফরম্যান্স বাড়াতে ভালো কাজ করলেও, এমন পরিস্থিতিতে এর প্রক্রিয়াটি দুর্বল, যেখানে market-এর প্রবর্তন এটিকে আরও উৎকর্ষ অর্জনে সক্ষম করতে পারত। উদাহরণস্বরূপ, ইন্টেলিজেন্স ক্রমশ নির্দিষ্ট উদ্দেশ্য থেকে বিচ্ছিন্ন হয়ে এমন এক ধরনের commodity-তে পরিণত হচ্ছে, যা data থেকে ব্যয়বহুলভাবে আহরণ করা হয়, আর্থিকভাবে মূল্যবান, transferable এবং সাধারণভাবে উপযোগী। supervised objective দিয়ে এর উৎপাদন পরিমাপ করলে commodity-টিকেই সরাসরি পুরস্কৃত করা হয় না এবং এর ফলে ক্ষেত্রটি সংকীর্ণ specialist-দের দিকে অভিসারিত হয়। তদুপরি, এই objective-গুলো (যা প্রায়ই accuracy-এর মতো uni-dimensional metric-এ মাপা হয়) niche বা legacy system-কে পুরস্কৃত করার মতো যথেষ্ট resolution রাখে না, ফলে যা বর্তমানে state of the art নয় তা হারিয়ে যায়। শেষ পর্যন্ত, বৈচিত্র্যময় ইন্টেলিজেন্স সিস্টেমের বিস্তার সীমিত হয়ে যায়, কারণ winner-take-all প্রতিযোগিতায় সফল হতে বড় monolithic model প্রশিক্ষণের প্রয়োজন হয়। স্বাধীন engineer-রা তাদের কাজ সরাসরি monetize করতে পারেন না, এবং এর ফল হয় centralization, যেখানে অল্পসংখ্যক বড় corporation সেরা artificial intelligence-এ প্রবেশাধিকার নিয়ন্ত্রণ করে।

একটি নতুন commodity-এর জন্য নতুন ধরনের market দরকার। এই paper এমন একটি framework প্রস্তাব করে, যেখানে machine intelligence-কে অন্যান্য intelligence system দ্বারা পরিমাপ করা হয়। model-গুলোকে তাদের informational production অনুযায়ী rank করা হয়, সেগুলোকে প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহৃত subjective task বা dataset যাই হোক না কেন। machine intelligence-কে যে ভিত্তিতে মাপা হয় তা পরিবর্তন করলে, market এমন ইন্টেলিজেন্সকে পুরস্কৃত করতে পারে যা অনেক বৃহত্তর set of objectives-এ প্রয়োগযোগ্য, legacy system-গুলো তাদের অনন্য মূল্যের জন্য monetize করা যেতে পারে, এবং ছোট কিন্তু বৈচিত্র্যময় system-গুলো অনেক বেশি resolution-সম্পন্ন reward landscape-এর মধ্যে niche খুঁজে নিতে পারে। সমাধানটি হলো এমন একটি computer network, যা internet জুড়ে peer-to-peer (P2P) পদ্ধতিতে ধারাবাহিকভাবে ও asynchronously representation share করে। নির্মিত marketটি rank রেকর্ড করতে এবং peer-দের decentralize পদ্ধতিতে incentive দিতে একটি digital ledger ব্যবহার করে। chainটি trust পরিমাপ করে, ফলে majority-কে মূল্য না দিয়ে peer-দের জন্য reward অর্জন করা কঠিন হয়ে যায়। researcher-রা machine intelligence-এর কাজ সরাসরি monetize করতে পারেন এবং consumer-রা তা সরাসরি কিনতে পারেন।

সেরা NodeAI ওয়ালেটে নিরাপত্তা ও ব্যবহারের সহজতা — দুয়েরই ভারসাম্য থাকা উচিত।

NodeAI ওয়ালেট দিয়ে আপনি শুধু নিরাপদে টোকেন সংরক্ষণ ও পরিচালনাই করতে পারবেন না, বরং অবাধে ক্রস-চেইন লেনদেন করতে, DeFi প্রোটোকলে অংশ নিতে এবং dApp-এর সঙ্গে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে পারবেন।

NodeAI ওয়ালেট রিয়েল-টাইম লেনদেন ট্র্যাকিং, ওপেন-সোর্স ও স্বচ্ছ নিরাপত্তা ব্যবস্থা এবং NodeAI নেটওয়ার্কে মসৃণ অভিজ্ঞতা দেয়, যা আপনাকে আপনার ক্রিপ্টো সম্পদের উপর সম্পূর্ণ নিয়ন্ত্রণ দেয়।

১. ওয়ালেট ডাউনলোড করুন: OneKey-এর অফিসিয়াল ওয়েবসাইটে যান এবং macOS, Windows, iOS, অথবা Android-এর জন্য OneKey অ্যাপটি ডাউনলোড করুন।

২. ওয়ালেট তৈরি করুন: অ্যাপটি খুলুন, "নতুন ওয়ালেট তৈরি করুন" অথবা "হার্ডওয়্যার ওয়ালেট সংযোগ করুন" নির্বাচন করুন।

৩. ব্যাকআপ ওয়ালেট: পুনরুদ্ধার বাক্যাংশটি নিরাপদে লিখে রাখুন এবং অফলাইনে সংরক্ষণ করুন। আমরা কখনই আপনার পুনরুদ্ধার বাক্যাংশটি আপলোড বা সংরক্ষণ করি না।

৪. জমা করুন NodeAI: ওয়ালেটের ঠিকানা কপি করুন এবং স্থানান্তর করুন NodeAI এক্সচেঞ্জ বা অন্য কোনও ওয়ালেট থেকে।

সমস্ত ব্যক্তিগত কী তৈরি করা হয় এবং ডিভাইসে অফলাইনে সংরক্ষণ করা হয়, যা আপনাকে আপনার সম্পদের উপর সম্পূর্ণ নিয়ন্ত্রণ দেয়।

১. NodeAI পাঠান: NodeAI ঠিকানা ও পরিমাণ লিখুন, তারপর অ্যাপে স্বাক্ষর নিশ্চিত করুন। সম্পন্ন হওয়ার সঙ্গে সঙ্গেই লেনদেনটি ব্লকচেইনে সম্প্রচার করা হবে।

২. NodeAI গ্রহণ করুন: "গ্রহণ করুন"-এ ক্লিক করে ওয়ালেটের ঠিকানা নিন, প্রেরকের সঙ্গে শেয়ার করুন; টোকেন পাওয়ার পর অ্যাপে রিয়েল-টাইমে ব্যালেন্স দেখতে পারবেন।

৩. সম্পদ পরিচালনা করুন: NodeAI ওয়ালেটে লেনদেনের ইতিহাস ট্র্যাক করুন, DeFi প্রোটোকল অ্যাক্সেস করুন বা ক্রস-চেইন অপারেশন চালান — সবই এক অ্যাপে।