Konnex ने Konnex: Ingest लॉन्च किया है, जो इसके विकेंद्रीकृत रोबोटिक्स बाजार का पहला ऑफ-चेन चरण है, जो डेवलपर्स और माइनर्स को AI मॉडल का परीक्षण और परिशोधन करने में सक्षम बनाता हैKonnex ने Konnex: Ingest लॉन्च किया है, जो इसके विकेंद्रीकृत रोबोटिक्स बाजार का पहला ऑफ-चेन चरण है, जो डेवलपर्स और माइनर्स को AI मॉडल का परीक्षण और परिशोधन करने में सक्षम बनाता है

कोनेक्स ने ऑन-चेन टेस्टनेट से पहले डेवलपर्स और माइनर्स के लिए ऑनबोर्डिंग चरण लॉन्च किया

2026/01/29 18:59
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Konnex ऑन-चेन टेस्टनेट से पहले डेवलपर्स और माइनर्स के लिए ऑनबोर्डिंग चरण लॉन्च करता है

Konnex, स्वायत्त प्रणालियों और रोबोटिक्स के लिए विकेंद्रीकृत बाजार प्रोटोकॉल के पीछे के डेवलपर ने, "Konnex: Ingest" लॉन्च किया, जो इस वर्ष के अंत में निर्धारित प्लेटफॉर्म के ऑन-चेन टेस्टनेट की तैयारी में डेवलपर और माइनर ऑनबोर्डिंग के प्रारंभिक चरण को चिह्नित करता है। 

Ingest चरण को Vision Language Action (VLA) मॉडल और Language Behavioral Models (LBMs) को नियंत्रित, ऑफ-चेन वातावरण में Konnex इकोसिस्टम में एकीकृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो आर्थिक या ऑन-चेन समन्वय तंत्र शुरू करने से पहले मॉडल संगतता, टेलीमेट्री मानकों और निष्पादन वर्कफ़्लो को मान्य करने पर केंद्रित है।

इस चरण के दौरान, योगदानकर्ता रोबोटिक कार्य परिदृश्यों के पूर्वनिर्धारित सेट को निष्पादित करने के लिए मॉडल सबमिट करते हैं। प्रत्येक निष्पादन संरचित टेलीमेट्री और वीडियो आउटपुट उत्पन्न करता है जिसे ब्राउज़र इंटरफेस के माध्यम से सीधे मॉनिटर किया जा सकता है। मानव मूल्यांकनकर्ता फिर इन आउटपुट की समीक्षा करते हैं, कार्य सफलता, सुरक्षा और व्यवहारिक गुणवत्ता पर प्रतिक्रिया प्रदान करते हैं। इस फीडबैक को Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) सिग्नल के रूप में शामिल किया जाता है, जिससे मॉडल को सिंथेटिक या सिम्युलेटेड लेबल के बजाय वास्तविक कार्य प्रदर्शन के आधार पर पुनरावृत्ति रूप से परिष्कृत किया जा सकता है।

Ingest चरण में मॉडल सबमिशन और फ़ॉर्मेटिंग सत्यापन, ऑफ-चेन कार्य निष्पादन और रीप्ले, डाउनस्ट्रीम सत्यापन के लिए टेलीमेट्री संग्रह, human-in-the-loop मूल्यांकन, और निश्चित परिदृश्यों में प्रारंभिक प्रदर्शन बेंचमार्किंग शामिल है। ऑफ-चेन संचालन आर्थिक जोखिम या वैलिडेटर प्रोत्साहन की आवश्यकता के बिना तेज़ पुनरावृत्ति, डिबगिंग और परिष्करण को सक्षम बनाता है।

Konnex ऑनबोर्डिंग, रनटाइम टेस्टिंग और प्रीफ्लाइट सिमुलेशन के लिए रोडमैप की रूपरेखा तैयार करता है 

आने वाले हफ्तों में, Konnex अतिरिक्त योगदानकर्ताओं को ऑनबोर्ड करने और समर्थित मॉडल प्रारूपों की सीमा का विस्तार करने की योजना बना रहा है। Ingest के दौरान एकत्र किए गए डेटा और फीडबैक को "Konnex: Runtime Zero (R0)" में फीड किया जाएगा, जहां मॉडल पूर्ण रनटाइम बाधाओं के तहत निष्पादित होंगे। बाद के विकास में "Konnex: Preflight" शामिल है, एक त्रि-आयामी सिमुलेशन वातावरण जो पूर्ण ऑन-चेन तैनाती से पहले मल्टी-एजेंट समन्वय, वैलिडेटर रीप्ले और पूर्व-आर्थिक तनाव परीक्षण के लिए डिज़ाइन किया गया है।

दस्तावेज़ीकरण, माइनर गणना और वैलिडेटर आवश्यकताओं को प्रत्येक घटक के स्थिर होने पर क्रमिक रूप से जारी किया जाएगा। यह चरणबद्ध रणनीति यह सुनिश्चित करने के लिए है कि Konnex के अंतिम ऑन-चेन संचालन सैद्धांतिक धारणाओं के बजाय अनुभवजन्य रूप से देखे गए व्यवहार, सत्यापित मानव फीडबैक और दोहराने योग्य निष्पादन पर आधारित हों।

Konnex एक Web3-नेटिव, अनुमति रहित विकेंद्रीकृत मार्केटप्लेस है जो Solana ब्लॉकचेन पर निर्मित है, जिसे स्वायत्त रोबोट को काम के अवसरों की पहचान करने, AI सेवा प्रदाताओं के साथ संलग्न होने, बुद्धिमत्ता का आदान-प्रदान करने और स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स और स्टेबलकॉइन के माध्यम से ऑन-चेन पूर्ण भौतिक कार्यों का निपटान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसके परिणामों को Proof-of-Physical-Work प्रणाली के माध्यम से सत्यापित किया जाता है और विकेंद्रीकृत वैलिडेटर नेटवर्क द्वारा समन्वयित किया जाता है।

इस महीने की शुरुआत में, प्लेटफॉर्म ने अपनी ऑन-चेन भौतिक अर्थव्यवस्था पहल को आगे बढ़ाने के लिए $15 मिलियन की रणनीतिक फंडिंग राउंड बंद की। Cogitent Ventures के नेतृत्व में और Liquid Capital, Leland Ventures, Covey Network, Ventures M77, और Block Maven LLC द्वारा समर्थित यह निवेश, ऑन-चेन स्वायत्त रोबोटिक कार्य के लिए शेड्यूलिंग, सत्यापन और मुआवजे के बुनियादी ढांचे के विकास का समर्थन करने के लिए है, जिसका व्यापक लक्ष्य वास्तविक दुनिया के श्रम को ब्लॉकचेन नेटवर्क में एकीकृत करना है।

पोस्ट Konnex Launches Onboarding Phase For Developers And Miners Ahead Of On-Chain Testnet सबसे पहले Metaverse Post पर प्रकाशित हुई।

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