Vana

Vana एक ओपन-सोर्स प्रोटोकॉल है जो उपयोगकर्ता-स्वामित्व वाले डेटा और विकेन्द्रीकृत AI को सशक्त बनाता है। डेटा DAO बनाएँ, व्यक्तिगत डेटा का योगदान करें, और ओपन इंटरनेट AI के भविष्य को आकार दें। आज ही निर्माण शुरू करें।

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वाना के बारे में

वाना क्या है?

वाना एक विकेन्द्रीकृत नेटवर्क है जिसे उपयोगकर्ताओं को उनके डेटा का पूर्ण स्वामित्व और नियंत्रण प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। एमआईटी अनुसंधान से उत्पन्न, यह परियोजना व्यक्तियों को अपना डेटा बिना किसी हिरासत के एआई सिस्टम में योगदान करने में सक्षम बनाती है, जिससे खुले, समुदाय-संचालित एआई विकास की नींव तैयार होती है। वाना ओपन-सोर्स, अनुमति-रहित है, और इसका उद्देश्य केंद्रीकृत डेटा मॉडल को विकेन्द्रीकृत विकल्पों से बदलना है।

मिशन और विजन

वाना एक ऐसे डिजिटल भविष्य की कल्पना करता है जहाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता को शक्ति प्रदान करने वाले डेटासेट का स्वामित्व प्लेटफ़ॉर्म नहीं, बल्कि उपयोगकर्ताओं के पास होगा। इसका लक्ष्य व्यक्तियों और समुदायों से व्यापक डेटा योगदान को सक्षम करके, डेटा को सीमित दायरे से हटाकर, उसे वापस उन लोगों के हाथों में सौंपकर एक उपयोगकर्ता-स्वामित्व वाला AI आधार मॉडल तैयार करना है जो इसे उत्पन्न करते हैं।

वाना कैसे काम करता है

गैर-कस्टोडियल डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर

Vana उपयोगकर्ताओं को नियंत्रण छोड़े बिना डेटा निर्यात और योगदान करने की अनुमति देता है। यह गैर-संरक्षक दृष्टिकोण गोपनीयता, पारदर्शिता और डेटा के उपयोग और भंडारण के स्थान पर संप्रभुता सुनिश्चित करता है। प्रत्येक उपयोगकर्ता उन AI प्रणालियों में एक हितधारक बन जाता है जिन्हें वे बनाने में मदद करते हैं।

खुला और विकेन्द्रीकृत प्रोटोकॉल

एक विकेन्द्रीकृत प्रोटोकॉल के रूप में कार्य करते हुए, Vana डेटा DAO के गठन का समर्थन करता है—समुदाय द्वारा संचालित डेटा समूह जो डेटासेट का प्रबंधन, संरक्षण और मुद्रीकरण करते हैं। यह मॉडल डेटा शासन को निगमों से व्यक्तियों और स्वतंत्र समूहों की ओर स्थानांतरित करता है।

वाना के साथ निर्माण

डेटा DAO शुरू करना

वाना के बुनियादी ढाँचे के माध्यम से, कोई भी डेटा DAO लॉन्च कर सकता है। ये विकेंद्रीकृत संगठन पारदर्शी प्रशासन और साझा प्रोत्साहनों के साथ विशिष्ट डेटासेट (जैसे, बायोडाटा डेटा, सोशल मीडिया सामग्री) एकत्रित और प्रबंधित करते हैं। वाना इन पहलों के लिए दस्तावेज़ीकरण, उपकरण और सहायता प्रदान करता है।

नोड चलाना

डेवलपर्स और टेक्नोलॉजिस्ट नेटवर्क को सपोर्ट करने के लिए वाना नोड्स चला सकते हैं। नोड्स लेन-देन को मान्य करते हैं, डेटा होस्ट करते हैं, और विकेन्द्रीकृत आर्किटेक्चर को सुगम बनाते हैं जिससे उपयोगकर्ता-स्वामित्व वाली एआई संभव हो पाती है।

अनुप्रयोग और उपयोग के मामले

प्रशिक्षण फाउंडेशन मॉडल

वाना उपयोगकर्ता-स्वामित्व वाले आधारभूत मॉडल बनाने में सक्षम बनाता है। उपयोगकर्ताओं से सीधे प्राप्त विविध, उच्च-गुणवत्ता वाले डेटासेट तक पहुँच के साथ, ये मॉडल सीमित स्वामित्व वाले कॉर्पोरा के बजाय वास्तविक दुनिया के इनपुट को दर्शाते हैं। इसका अंतिम लक्ष्य 10 करोड़ योगदानकर्ताओं द्वारा तैयार एक वैश्विक-स्तरीय आधारभूत मॉडल का निर्माण करना है।

व्यक्तिगत AI सिस्टम

वाना व्यक्तिगत डेटा पर प्रशिक्षित एलएलएम (बड़े भाषा मॉडल) के स्थानीय परिनियोजन का भी समर्थन करता है। यह उपयोगकर्ताओं को अपने स्वयं के व्यक्तिगत एआई एजेंट चलाने की अनुमति देता है, जो गोपनीयता से समझौता किए बिना उनकी प्राथमिकताओं और संदर्भ को समझने में सक्षम होते हैं।

वाना पारिस्थितिकी तंत्र

डेटा हब और कोहोर्ट्स

वाना इकोसिस्टम में ऑरोरा और ब्लिंक पहल जैसे कई सक्रिय समूह शामिल हैं, जो शुरुआती अपनाने वालों, डेवलपर्स और शोधकर्ताओं को संगठित करते हैं। ये समूह डेटा DAO में योगदान करते हैं, व्यक्तिगत सर्वर सेटअप के साथ प्रयोग करते हैं, और उपयोगकर्ता-स्वामित्व वाली AI प्रथाओं पर अंतर्दृष्टि साझा करते हैं।

समुदाय और शासन

वाना पर शासन विकेंद्रीकृत है। डेटा DAO और योगदानकर्ता नेटवर्क नियमों और प्रोटोकॉल को आकार देने में सक्रिय भूमिका निभाते हैं। ओपन डेटा फ़ाउंडेशन और कोर्साली जैसे सहयोगी संगठनों के माध्यम से, समुदाय के सदस्य खुले बुनियादी ढाँचे और उपयोगकर्ता डेटा अधिकारों के मिशन का विस्तार करने में मदद करते हैं।

मील के पत्थर और नवाचार

तकनीकी उपलब्धियाँ

  • 2021: First onchain training dataset
  • 2022: Patent for non-custodial data systems
  • 2023: Launch of local LLMs trained with personal data
  • 2024: Deployment of first Data DAOs and Satori testnet

दीर्घकालिक लक्ष्य

वाना 10 करोड़ उपयोगकर्ताओं को शामिल करने, वैश्विक डेटा लिक्विडिटी स्थापित करने और इतिहास में सबसे बड़ा उपयोगकर्ता-योगदान प्रशिक्षण डेटासेट एकत्र करने की दिशा में आगे बढ़ रहा है। यह उपयोगकर्ता-स्वामित्व वाले आधारभूत मॉडलों के प्रशिक्षण में सहायक होगा जो केंद्रीकृत एआई प्रणालियों की क्षमताओं को टक्कर देंगे।

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