Gensyn প্রোটোকল লোয়ার অর্ডার অফ ম্যাগনিটিউড সহ হাইপারস্কেলে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে বিশ্বাসহীনভাবে প্রশিক্ষণ দেয়…

সময় স্ট্যাম্প: মার্চ 21, 2022 8:57 এএম
উত্স নোড: 1225331

Gensyn প্রোটোকল বিশ্বস্তভাবে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে হাইপারস্কেলে প্রশিক্ষণ দেয় এবং খরচের মাত্রা কম থাকে

লিঙ্ক: Gensyn ওয়েবসাইট, লিপিপার, CoinFund পোর্টফোলিও, টেকক্রাঞ্চ প্রবন্ধ লিংক

বিনিয়োগ থিসিস সারাংশ

  • এমএল ক্রমবর্ধমান জটিলতা এবং মূল্যের সেকুলার লিভারেজ: অত্যাধুনিক এআই সিস্টেমগুলির গণনাগত জটিলতা প্রতি 3 মাসে দ্বিগুণ হচ্ছে, যখন এই মডেলগুলির মান দ্রুত বৃদ্ধি পাচ্ছে, যখন এই অ্যালগরিদমগুলির প্রাক্তন ব্ল্যাক-বক্স-প্রকৃতি এখন ক্রমবর্ধমানভাবে উপযুক্ত হতে সক্ষম হচ্ছে মানুষের বোধগম্য ইলুমিনেটর.
  • নভেল সমন্বয় এবং যাচাইকরণ সিস্টেম ডিজাইন: Gensyn একটি যাচাইকরণ ব্যবস্থা তৈরি করছে (testnet v1 এই বছরের শেষের দিকে মোতায়েন করা হবে) যা দক্ষতার সাথে যেকোনো স্কেলে নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণে রাষ্ট্র নির্ভরতা সমস্যা সমাধান করে। সিস্টেমটি মডেল প্রশিক্ষণ চেকপয়েন্টগুলিকে সম্ভাব্য চেকগুলির সাথে একত্রিত করে যা অন-চেইন বন্ধ করে দেয়। এটি এই সমস্ত কিছুই বিশ্বাসহীনভাবে করে এবং মডেলের আকারের সাথে রৈখিকভাবে ওভারহেড স্কেল করে (যাচাইকরণের খরচ স্থির রাখা)।
  • এআই বিকেন্দ্রীকরণের উপর থিম্যাটিক ফোকাস: মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনের বেশিরভাগ সুপরিচিত উদাহরণ (টেসলা স্ব-চালিত গাড়ি, গুগল ডিপমাইন্ড) একই সেট কোম্পানি দ্বারা উত্পাদিত হয়, কারণ ডিপ লার্নিং ইন্ডাস্ট্রি বর্তমানে বিগ টেক কোম্পানিগুলির মধ্যে একচেটিয়া খেলার মতো দেখাচ্ছে, যেমন পাশাপাশি চীন এবং মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের মতো রাজ্যগুলি। এই শক্তিগুলির ফলে বিশাল কেন্দ্রীকরণ শক্তি তৈরি হয় যা ওয়েব3 এবং এমনকি ওয়েব1 এর ঐতিহাসিক উত্সের বিপরীতে চলে।

CoinFund Gensyn Protocol এর সাম্প্রতিক তহবিল সংগ্রহকে সমর্থন করতে পেরে গর্বিত এবং দলটির দৃষ্টিভঙ্গি তাদের অভিনব যাচাইকরণ সিস্টেমের মাধ্যমে হাইপারস্কেল এবং কম খরচে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে বিশ্বস্তভাবে প্রশিক্ষণ দিতে সক্ষম করা। সম্ভাব্য চেক ব্যবহার করা যা অন-চেইন বন্ধ করে দেয় ট্যাপ করার সময় বর্তমানে কম ব্যবহার করা গেমিং GPU থেকে শুরু করে অত্যাধুনিক ETH1 মাইনিং পুল পর্যন্ত অব্যবহৃত এবং অব্যবহৃত কম্পিউট উত্সগুলি Ethereum নেটওয়ার্ক থেকে বিচ্ছিন্ন হতে চলেছে কারণ এই নেটওয়ার্কটি প্রুফ অফ স্টেক-এ রূপান্তরিত হয়, Gensyn প্রোটোকলের জন্য কোনও প্রশাসনিক অধ্যক্ষ বা আইনী প্রয়োগের প্রয়োজন হয় না, বরং অর্থপ্রদানের টাস্ক বিতরণের মাধ্যমে সহজতর করা হয়। স্মার্ট চুক্তি আরও ভাল, প্রোটোকলের বিকেন্দ্রীভূত প্রকৃতির অর্থ হল এটি শেষ পর্যন্ত সংখ্যাগরিষ্ঠ সম্প্রদায় শাসিত হবে এবং সম্প্রদায়ের সম্মতি ছাড়া 'বন্ধ' করা যাবে না; এটি এটিকে সেন্সরশিপ প্রতিরোধী করে তোলে, এটির ওয়েব2 প্রতিপক্ষের বিপরীতে। শেষ পর্যন্ত, আমরা বিশ্বাস করি যে জেনসিন ওয়েব3-নেটিভ ML কম্পিউটের ভিত্তি স্তরে পরিণত হতে চলেছে, কারণ তৃতীয় পক্ষের অংশগ্রহণকারীরা শেষ পর্যন্ত অসংখ্য কুলুঙ্গিতে সমৃদ্ধ ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা এবং নির্দিষ্ট কার্যকারিতা তৈরি করে।

অংশ 1: ​​গভীর শিক্ষার বহু-দশক ধর্মনিরপেক্ষ বৃদ্ধির ভূমিকা

একটি ভিডিও কলে আপনি যে মুখগুলি দেখেন এবং আপনি যে সমস্ত অডিও শোনেন তা ম্যানিপুলেটেড। কলের মান উন্নত করতে, নিউরাল নেটওয়ার্ক বেছে বেছে জুমে রেজোলিউশন সামঞ্জস্য করুন এবং পটভূমির শব্দ দমন করুন মাইক্রোসফ্ট টিমগুলিতে। আরো সাম্প্রতিক অগ্রগতি এমনকি কম রেজোলিউশন ভিডিও দেখতে 'স্বপ্ন' একটি উচ্চ রেজোলিউশন মধ্যে. নিউরাল নেটওয়ার্ক হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার গভীর শিক্ষার শাখায় ব্যবহৃত মডেল। তারা ঢিলেঢালাভাবে গঠন উপর ভিত্তি করে মানুষের মস্তিষ্ক এবং অগণিত অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে, সম্ভবত শেষ পর্যন্ত মানব স্তরের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা তৈরি করে। বড় মডেলগুলি সাধারণত ভাল ফলাফল দেয় এবং অত্যাধুনিক বিকাশের জন্য প্রয়োজনীয় হার্ডওয়্যার দ্বিগুণ হয় প্রতি তিন মাসে. উন্নয়নের এই বিস্ফোরণটি গভীর শিক্ষাকে আধুনিক মানুষের অভিজ্ঞতার একটি মৌলিক অংশে পরিণত করেছে। 2020 সালে, একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক রাডার পরিচালনা করে একটি মার্কিন গুপ্তচর বিমানে, ভাষা মডেল এখন লিখতে আরও ভাল স্ক্যাম ইমেল মানুষের চেয়ে, এবং স্ব-ড্রাইভিং গাড়ী অ্যালগরিদম ছাড়িয়া যাত্তয়া মানুষ অনেক পরিবেশে।

GPT-3 175B, ওপেনএআই দ্বারা প্রস্তাবিত বৃহত্তম GPT-3 মডেল ব্রাউন এট আল। (2020) প্রশিক্ষণের জন্য 1,000 NVIDIA Tesla V100 GPU-এর একটি ক্লাস্টার ব্যবহার করেছে — যা একটি একক ডিভাইসে প্রায় 355 বছরের প্রশিক্ষণের সমতুল্য। DALL-E থেকে রমেশ প্রমুখ। (2021), ওপেনএআই-এর আরেকটি ট্রান্সফরমার মডেলের 12 বিলিয়ন প্যারামিটার রয়েছে এবং 400 মিলিয়নের বেশি ক্যাপশন করা ছবিতে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল। ওপেনএআই DALL-E প্রশিক্ষণের খরচ বহন করেছিল কিন্তু বিতর্কিতভাবে মডেলটি ওপেন সোর্স করতে অস্বীকার করেছিল, যার অর্থ সম্ভবত সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অত্যাধুনিক মাল্টিমডাল ডিপ লার্নিং মডেলগুলির মধ্যে একটি বাছাই করা কয়েকজন ছাড়া সকলের কাছেই অপ্রাপ্য। এই নির্মাণের জন্য বিশাল সম্পদের প্রয়োজনীয়তা ভিত্তি মডেল অ্যাক্সেসে উল্লেখযোগ্য বাধা তৈরি করে, এবং, সম্পদ পুল করার পদ্ধতি ছাড়াই যখন এখনও মান ক্যাপচার করা হয়, সম্ভবত AI অগ্রগতিতে স্থবিরতা সৃষ্টি করবে। অনেকেই বিশ্বাস করেন যে এই সাধারণীকৃত মডেলগুলি কৃত্রিম জেনারেল ইন্টেলিজেন্স (এজিআই) আনলক করার চাবিকাঠি, যা বিচ্ছিন্ন, কৃত্রিম সাইলোতে প্রশিক্ষণের বর্তমান পদ্ধতিকে অযৌক্তিক বলে মনে করে।

বর্তমান সমাধানগুলি যা গণনা সরবরাহে অ্যাক্সেস প্রদান করে তা হয় অলিগোপলিস্টিক এবং ব্যয়বহুল বা সহজ অকার্যকর বৃহৎ-স্কেল এআই-এর জন্য প্রয়োজনীয় গণনার জটিলতা দেওয়া। বেলুনিং চাহিদা মেটানোর জন্য একটি সিস্টেম প্রয়োজন যা খরচ-দক্ষভাবে লিভারেজ করে সব উপলব্ধ গণনা (আজকের ~40% বিশ্বব্যাপী প্রসেসর ব্যবহারের বিপরীতে)। এই মুহুর্তে এই সমস্যাটিকে আরও জটিল করে তোলার বিষয়টি হল যে কম্পিউট সরবরাহ নিজেই বাধাগ্রস্ত হয়েছে অ্যাসিম্পোটিক মাইক্রোপ্রসেসর কর্মক্ষমতা অগ্রগতি — পাশাপাশি সরবরাহ শৃঙ্খল এবং ভূরাজনৈতিক চিপের ঘাটতি।

পার্ট 2: কেন জেনসিনের সমন্বয় প্রয়োজন?

এই নেটওয়ার্ক তৈরির ক্ষেত্রে মৌলিক চ্যালেঞ্জ হল সম্পূর্ণ এমএল কাজের যাচাইকরণ। এটি একটি অত্যন্ত জটিল সমস্যা যা জটিলতা তত্ত্ব, গেম থিওরি, ক্রিপ্টোগ্রাফি এবং অপ্টিমাইজেশনের সংযোগস্থলে বসে। মডেল ডিজাইনে মানুষের জ্ঞানের পাশাপাশি, তিনটি মৌলিক সমস্যা রয়েছে যা প্রয়োগকৃত ML-এর অগ্রগতিকে ধীর করে দেয়, 1) গণনা শক্তিতে অ্যাক্সেস; 2) ডেটা অ্যাক্সেস; এবং 3) জ্ঞানের অ্যাক্সেস (গ্রাউন্ড-ট্রুথ লেবেলিং)। Gensyn তার ন্যায্য বাজার মূল্যে বিশ্বব্যাপী স্কেলযোগ্য কম্পিউটে অন-ডিমান্ড অ্যাক্সেস প্রদান করে প্রথম সমস্যার সমাধান করে, যখন Gensyn ফাউন্ডেশন গবেষণা, তহবিল এবং অন্যান্য প্রোটোকলের সাথে সহযোগিতার মাধ্যমে দুই এবং তিনটি সমাধানকে উৎসাহিত করতে চাইবে।

বিশেষত, উচ্চতর প্রসেসরগুলিতে অ্যাক্সেস ক্রমবর্ধমান বড়/জটিল মডেলগুলিকে প্রশিক্ষিত করতে সক্ষম করে। বিগত দশকে, ট্রানজিস্টরের ঘনত্ব বৃদ্ধি এবং মেমরি অ্যাক্সেসের গতি/সমান্তরকরণে অগ্রগতি বড় মডেলের প্রশিক্ষণের সময়কে নাটকীয়ভাবে হ্রাস করেছে। এই হার্ডওয়্যারের ভার্চুয়াল অ্যাক্সেস, AWS এবং Alibaba-এর মতো ক্লাউড জায়ান্টগুলির মাধ্যমে, একই সাথে গ্রহণকে আরও প্রশস্ত করেছে। তদনুসারে, অত্যাধুনিক প্রসেসর তৈরির উপায়গুলি অর্জনে শক্তিশালী রাষ্ট্রীয় আগ্রহ রয়েছে। মূল ভূখণ্ড চীনের এখনও অত্যাধুনিক সেমিকন্ডাক্টর (যেমন, সিলিকন ওয়েফার), প্রসেসরগুলির একটি অপরিহার্য উপাদান তৈরি করার শেষ থেকে শেষ ক্ষমতা নেই। তাদের এগুলো আমদানি করতে হবে, বিশেষ করে TSMC (তাইওয়ান সেমিকন্ডাক্টর ম্যানুফ্যাকচারিং কোম্পানি) থেকে। চিপ বিক্রেতারা চিপ নির্মাতাদের অ্যাক্সেস থেকে অন্যান্য গ্রাহকদের ব্লক করার চেষ্টা করে সরবরাহ ক্রয় দ্বারা. রাষ্ট্রীয় পর্যায়ে যুক্তরাষ্ট্র হয়েছে আক্রমণাত্মকভাবে ব্লক করা এই প্রযুক্তি অর্জনের জন্য চীনা কোম্পানিগুলির যেকোনো পদক্ষেপ। টেক স্ট্যাকের আরও উপরে, কিছু কোম্পানি গুগলের TPU ক্লাস্টারের মতো তাদের নিজস্ব গভীর শিক্ষার নির্দিষ্ট হার্ডওয়্যার তৈরি করতে এগিয়ে গেছে। এইগুলি গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে আদর্শ GPU গুলিকে ছাড়িয়ে যায় এবং বিক্রয়ের জন্য উপলব্ধ নয়, শুধুমাত্র ভাড়ার জন্য৷

অ্যাক্সেসযোগ্য কম্পিউটের স্কেল ব্যাপকভাবে বৃদ্ধি করা, একই সাথে এর ইউনিট খরচ হ্রাস করার সাথে সাথে গবেষণা এবং শিল্প উভয় সম্প্রদায়ের জন্য গভীর শিক্ষার জন্য একটি সম্পূর্ণ নতুন দৃষ্টান্তের দরজা খুলে দেয়। স্কেল এবং খরচের উন্নতি প্রোটোকলকে ইতিমধ্যে-প্রমাণিত, প্রাক-প্রশিক্ষিত, বেস মডেলের একটি সেট তৈরি করার অনুমতি দেয়- যা নামেও পরিচিত ফাউন্ডেশন মডেল- একটি অনুরূপ ভাবে মডেল চিড়িয়াখানা জনপ্রিয় কাঠামোর। এটি গবেষক এবং প্রকৌশলীদেরকে খোলাখুলিভাবে গবেষণা করতে এবং বিশাল উন্মুক্ত ডেটাসেটের উপর উচ্চতর মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে দেয়, একইভাবে এলিউথার প্রকল্প এই মডেলগুলি কেন্দ্রীভূত মালিকানা বা সেন্সরশিপ ছাড়াই মানবতার কিছু মৌলিক সমস্যার সমাধান করবে। ক্রিপ্টোগ্রাফি, বিশেষ করে কার্যকরী এনক্রিপশন, প্রোটোকলটিকে চাহিদা অনুযায়ী ব্যক্তিগত ডেটার উপর লিভারেজ করার অনুমতি দেবে। বিশাল ফাউন্ডেশন মডেলগুলিকে তখন যে কেউ মালিকানাধীন ডেটাসেট ব্যবহার করে সূক্ষ্ম সুর করতে পারে, সেই ডেটার মান/গোপনীয়তা বজায় রাখে কিন্তু এখনও মডেল ডিজাইন এবং গবেষণায় সম্মিলিত জ্ঞান ভাগ করে নেয়।

উচ্চ স্কেল + কম খরচ: Gensyn প্রোটোকল একটি ডেটাসেন্টারে একটি মালিকানাধীন GPU-এর মতো একটি খরচ প্রদান করে যা AWS-কে ছাড়িয়ে যেতে পারে। (নভেম্বর 2021 অনুযায়ী দাম)।

পার্ট 3: জেনসিন ড্রাইভ ওয়েব3-নেটিভ ডেটা সেন্ট্রালাইজেশন

ইন্টারনেট হয়তো 1960-এর দশকে মার্কিন সরকারের জন্ম হয়েছিল, কিন্তু 1990-এর দশকে এটি সৃজনশীলতা, ব্যক্তিত্ববাদ এবং সুযোগের একটি নৈরাজ্যিক ওয়েব ছিল। Google টিপিইউ মজুদ করার আগে, SETI@home-এর মতো প্রকল্পগুলি বিকেন্দ্রীভূত গণনা শক্তি ক্রাউডসোর্সিংয়ের মাধ্যমে এলিয়েন জীবন আবিষ্কার করার চেষ্টা করেছিল। 2000 সাল নাগাদ, SETI@home-এর প্রক্রিয়াকরণের হার ছিল 17 টেরিফ্লপস, যা সেই সময়ের সেরা সুপার কম্পিউটার, IBM ASCI White-এর কার্যক্ষমতার দ্বিগুণ বেশি। Google বা Amazon (web1) এর মত বৃহৎ প্ল্যাটফর্মের আধিপত্যের এক মুহূর্ত আগে এই সময়কালকে সাধারণত 'web2' নামে অভিহিত করা হয়, কিন্তু সেই সময়ে বেশ কিছু সমস্যার কারণে ইন্টারনেটের প্রাথমিক চাহিদা মেটাতে বিকেন্দ্রীভূত কম্পিউট স্কেলিংয়ে ব্যর্থ হয়।

যাইহোক, বিশাল ওয়েব 2 প্ল্যাটফর্মে ওয়েব পরিকাঠামোর বর্তমান কেন্দ্রীকরণ তার নিজস্ব সমস্যা তৈরি করে, যেমন খরচ (AWS' গ্রস মার্জিন একটি আনুমানিক 61%, বেশিরভাগ উপ-স্কেল গবেষক এবং ডেটা-চালিত ব্যবসার জন্য মার্জিন কম্প্রেশন প্রতিনিধিত্ব করে। একই সময়ে, কেন্দ্রীভূত কম্পিউট দৃষ্টান্তগুলিও নিয়ন্ত্রণকে উৎসর্গ করে — AWS জনপ্রিয় ডানপন্থী সোশ্যাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্ম পার্লারের অবকাঠামো বন্ধ করে দিয়েছে একদিনের নোটিশ 6ই জানুয়ারী 2021 ক্যাপিটল দাঙ্গার পরে। অনেকে এই সিদ্ধান্তের সাথে একমত, কিন্তু নজির বিপজ্জনক যখন AWS হোস্ট 42% ইন্টারনেটে শীর্ষ 10,000 সাইটের মধ্যে। যাইহোক, যাচাইকরণ সমস্যার কারণে বিকেন্দ্রীভূত হার্ডওয়্যার জুড়ে গভীর শিক্ষার মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া কঠিন, যা Gensyn প্রোটোকল সমাধান করতে সহায়তা করে।

একটি Web3 প্রোটোকল হিসাবে মার্কেটপ্লেস তৈরি করা স্কেলিং-এ কেন্দ্রীভূত ওভারহেড খরচগুলিকে সরিয়ে দেয়, এবং নতুন সরবরাহ অংশগ্রহণকারীদের জন্য প্রবেশের বাধাগুলি হ্রাস করে, যা নেটওয়ার্কটিকে সম্ভাব্যভাবে বিশ্বের প্রতিটি কম্পিউটিং ডিভাইসকে অন্তর্ভুক্ত করার অনুমতি দেয়। একটি একক বিকেন্দ্রীভূত নেটওয়ার্কের মাধ্যমে সমস্ত ডিভাইসকে সংযুক্ত করা এমন একটি স্তরের মাপযোগ্যতা প্রদান করে যা বর্তমানে যেকোনও বিদ্যমান প্রদানকারীর মাধ্যমে অর্জন করা অসম্ভব, যা সমগ্র বিশ্বের গণনা সরবরাহের অভূতপূর্ব অন-ডিমান্ড অ্যাক্সেস প্রদান করে। শেষ-ব্যবহারকারীদের জন্য, এটি খরচ বনাম স্কেল সংক্রান্ত দ্বিধাকে সম্পূর্ণভাবে ভেঙে দেয় এবং সম্ভাব্য অসীম স্কেলেবিলিটি (বিশ্বব্যাপী শারীরিক হার্ডওয়্যার সীমা পর্যন্ত) এবং বাজারের গতিবিদ্যা দ্বারা নির্ধারিত ইউনিটের দামের জন্য একটি স্বচ্ছ এবং কম খরচে এমএল প্রশিক্ষণ গণনা প্রদান করে। এটি বৃহৎ সরবরাহকারীরা যে সাধারণ পরিখাগুলি উপভোগ করে তা থেকে দূরে সরে যায়, উল্লেখযোগ্যভাবে মূল্য হ্রাস করে এবং সংস্থান স্তরে সত্যিকারের বিশ্বব্যাপী প্রতিযোগিতার সুবিধা দেয় এবং এমনকি এমন একটি ক্ষেত্রেও বিবেচনা করে যেখানে বিদ্যমান ক্লাউড পরিষেবা প্রদানকারীরাও জেনসিন প্রোটোকলকে একটি বিতরণের উপায় হিসাবে দেখে যা আরও কেন্দ্রীভূত প্রথম-পক্ষের পরিপূরক। বান্ডিল অর্ঘ.

উপসংহার:

ক্রিপ্টোকারেন্সি এবং ব্লকচেইনের মতোই প্রায় জনপ্রিয় একটি বাজওয়ার্ড এআই-এর সাথে, এখানে প্রিভিউ হিসাবে জেনসিনে বিনিয়োগের জন্য আমাদের থিসিসকে অবশ্যই সহজে বোঝা এবং প্রমাণ-সমর্থিত হওয়ার পরীক্ষায় উত্তীর্ণ হতে হবে, পাশাপাশি প্রোটোকলের ক্ষমতার জন্য সেট করা সুযোগকে পাতলা করার ক্ষেত্রে উচ্চাভিলাষী হতে হবে। মান যোগ করুন একটি প্রাথমিকভাবে লক্ষ্যবস্তু কিন্তু সাধারণীকরণযোগ্য রিসোর্স নেটওয়ার্ক ওয়েব3-তে নেটিভ। Gensyn প্রোটোকলের সাথে, আমরা বিশ্বাস করি যে আমরা একটি হাইপার-স্কেলেবল, খরচ-দক্ষ সমন্বয় নেটওয়ার্কের সূচনা দেখতে পাচ্ছি যা ভবিষ্যতে অগণিত অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ভিত্তি স্থাপন করে এমন আরও মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টির পথ প্রশস্ত করে।

CoinFund সম্পর্কে

CoinFund হল একটি বৈচিত্র্যময়, নেতৃস্থানীয় ব্লকচেইন-কেন্দ্রিক বিনিয়োগ সংস্থা যা 2015 সালে প্রতিষ্ঠিত হয়েছিল, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে যৌথভাবে, আমাদের ক্রিপ্টোকারেন্সি, ঐতিহ্যগত ইক্যুইটি, ক্রেডিট, প্রাইভেট ইক্যুইটি এবং উদ্যোগ বিনিয়োগে একটি বিস্তৃত ট্র্যাক রেকর্ড এবং অভিজ্ঞতা রয়েছে। CoinFund কৌশলগুলি তরল এবং উদ্যোগ উভয় বাজারকে বিস্তৃত করে এবং আমাদের বহু-বিভাগীয় পদ্ধতি থেকে উপকৃত হয় যা ঐতিহ্যগত আর্থিক অভিজ্ঞতার সাথে প্রযুক্তিগত ক্রিপ্টোনেটিভ যোগ্যতাকে সিঙ্ক্রোনাইজ করে। "প্রতিষ্ঠাতাদের প্রথম" পদ্ধতির সাথে, CoinFund তার পোর্টফোলিও কোম্পানিগুলির সাথে ঘনিষ্ঠভাবে অংশীদার হয় যাতে ডিজিটাল সম্পদের জায়গা জুড়ে উদ্ভাবন চালানো হয়।

দায়িত্ব অস্বীকার

এই সাইটে প্রদত্ত বিষয়বস্তু শুধুমাত্র তথ্যগত এবং আলোচনার উদ্দেশ্যে এবং একটি নির্দিষ্ট বিনিয়োগ সিদ্ধান্তের সাথে সম্পর্কিত বা কোন বিনিয়োগ সংক্রান্ত প্রস্তাব, সুপারিশ বা অনুরোধ হিসাবে বোঝানো উচিত নয়। লেখক এই নিবন্ধে আলোচনা করা কোনো কোম্পানি, প্রকল্প, বা টোকেন অনুমোদন করছেন না। সমস্ত তথ্য এখানে "যেমন আছে" উপস্থাপিত হয়েছে, কোনো প্রকারের ওয়ারেন্টি ছাড়াই, তা প্রকাশ বা উহ্যই হোক না কেন, এবং যে কোনো দূরদর্শী বিবৃতি ভুল হতে পারে। CoinFund Management LLC এবং এর সহযোগীদের এই নিবন্ধে আলোচিত টোকেন বা প্রকল্পগুলিতে দীর্ঘ বা ছোট অবস্থান থাকতে পারে।

Gensyn প্রোটোকল লোয়ার অর্ডার অফ ম্যাগনিটিউড সহ হাইপারস্কেলে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে বিশ্বাসহীনভাবে প্রশিক্ষণ দেয়… মূলত প্রকাশিত হয়েছিল কয়েনফান্ড ব্লগ মিডিয়ামে, যেখানে লোকেরা এই গল্পটি হাইলাইট এবং সাড়া দিয়ে কথোপকথন চালিয়ে যাচ্ছে।

সময় স্ট্যাম্প:

থেকে আরো কয়নাফান্ড