AI ज्ञान मानचित्र

नोट: यह दस्तावेज़ मूल अंग्रेजी संस्करण का स्वचालित अनुवाद है।

AI ज्ञान मानचित्र

यह पृष्ठ DecAIHub विकी के सभी AI-संबंधी व्याख्याताओं के लिए एक नेविगेशन गाइड है। यह नए लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है — चाहे आप अपना पहला परियोजना कार्ड पढ़ रहे हों या यह समझने की कोशिश कर रहे हों कि श्रेणी लेबल में "AI/Agents" का क्या अर्थ है। इसे विषय-सूची, अवधारणा वृक्ष और अनुशंसित पठन पथों के समूह के रूप में उपयोग करें।

संक्षेप में: यह एक मानचित्र है, विश्वकोश नहीं। नीचे हर शीर्षक एक स्वतंत्र लेख से जुड़ा है। वहाँ से शुरू करें जहाँ आपका प्रश्न है, लिंक का अनुसरण करें, दिशा चाहिए तो यहाँ वापस आएँ।

यदि आप अक्सर सत्यापन विषयों (प्रमाण क्या माना जाता है) और तकनीकी विषयों (मॉडल या एजेंट क्या है) के बीच स्विच करते हैं, तो इस पृष्ठ को बुकमार्क करें। नीचे के खंड इस तरह क्रमबद्ध हैं कि आप बिना दिशा खोए उच्च-स्तरीय अवधारणाओं से विशेषीकृत क्लस्टर पृष्ठों की ओर बढ़ सकें।

यहाँ से शुरू करें

यदि आप DecAIHub और क्रिप्टो AI सत्यापन में नए हैं, तो पहले ये चार लेख पढ़ें:

1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्या है — सबसे व्यापक प्रारंभिक बिंदु।
2. AI component क्या है — हर परियोजना कार्ड की केंद्रीय अवधारणा।
3. परियोजना कार्ड कैसे पढ़ें — हर फ़ील्ड का क्या अर्थ है और कहाँ देखना है।
4. DecAI Fit क्या है — 0-6 स्कोर जो परियोजना की सत्यापनीयता का सारांश देता है।

अवधारणा वृक्ष

इस विकी के लेख एक पदानुक्रम बनाते हैं। नीचे इंडेंटेशन अभिभावक-संतान संबंध दर्शाता है।

• कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्या है
  • AI मॉडल क्या है
  • मशीन लर्निंग क्या है
  • बड़ा भाषा मॉडल (LLM) क्या है
• AI component क्या है
  • AI component बनाम उपयोग परिदृश्य
  • स्वचालन बनाम वास्तविक AI component
  • प्रकार के अनुसार कंपोनेंट: इन्फ़रेंस | कंप्यूट | प्रशिक्षण | डेटा | एनालिटिक्स | एजेंट
• AI श्रेणियाँ (परियोजना कार्ड में उपयोग होने वाले समग्र लेबल)
  • समग्र AI श्रेणियाँ कैसे काम करती हैं
  • AI/Agents | AI/Compute | AI/Inference | AI/Data | AI/Analytics | AI/Training
• सत्यापन और साक्ष्य
  • कैसे पता करें कि किसी परियोजना में वास्तव में AI है
  • AI का प्रमाण क्या माना जाता है
  • क्या प्रमाण नहीं माना जाता
  • AI washing, Onchain washing, Token washing
  • Tier-1, Tier-2, Tier-3 साक्ष्य
• परियोजना आर्किटाइप
  • AI एजेंट | AI कंप्यूट मार्केटप्लेस | AI डेटा मार्केटप्लेस | AI ट्रेडिंग और एनालिटिक्स | DeFAI | Meme/AI नैरेटिव

पठन पथ

"मैं अपना पहला परियोजना कार्ड पढ़ रहा हूँ"

1. AI component क्या है — मुख्य फ़ील्ड को समझें।
2. AI component बनाम उपयोग परिदृश्य — जानें कि ये अलग क्यों हैं।
3. समग्र AI श्रेणियाँ कैसे काम करती हैं — श्रेणी लेबल को डिकोड करें।
4. परियोजना कार्ड कैसे पढ़ें — हर फ़ील्ड की पूर्ण समीक्षा।

"मैं समझना चाहता हूँ कि AI वास्तविक है या नहीं"

1. कैसे पता करें कि किसी परियोजना में वास्तव में AI है — सत्यापन ढाँचा।
2. AI का प्रमाण क्या माना जाता है — प्रमाण के रूप में क्या योग्य है।
3. क्या प्रमाण नहीं माना जाता — आम झूठे सकारात्मक।
4. AI washing, Onchain washing, Token washing — चेतावनी संकेत।

"मैं जानना चाहता हूँ कि किसी विशिष्ट AI श्रेणी का क्या अर्थ है"

1. श्रेणी चुनें: AI/Agents | AI/Compute | AI/Inference | AI/Data | AI/Analytics | AI/Training।
2. संबंधित कंपोनेंट लेख पढ़ें: एजेंट | कंप्यूट | इन्फ़रेंस | डेटा | एनालिटिक्स | प्रशिक्षण।
3. एजेंट-विशिष्ट बारीकियों के लिए: AI एजेंट क्या है और सहायक, copilot, चैटबॉट, एजेंट।

"मैं स्वयं AI तकनीक को समझना चाहता हूँ"

1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्या है — क्षेत्र का अवलोकन।
2. AI मॉडल क्या है — मूल निर्माण खंड।
3. मशीन लर्निंग क्या है — मॉडल डेटा से कैसे सीखते हैं।
4. बड़ा भाषा मॉडल क्या है — क्रिप्टो AI में सबसे आम मॉडल प्रकार।
5. इन्फ़रेंस क्या है — प्रशिक्षित मॉडल आउटपुट कैसे उत्पन्न करता है।
6. बेंचमार्क और गुणवत्ता मीट्रिक — मॉडल गुणवत्ता कैसे मापी जाती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या मुझे हर लिंक किया गया लेख पढ़ना होगा?

नहीं। इस पृष्ठ का उपयोग पथ चुनने के लिए करें; हर व्याख्याता स्वतंत्र है। जब आपको यह याद करना हो कि विषय कैसे जुड़ते हैं — उदाहरण के लिए, साक्ष्य स्तर का AI component की शब्दावली से क्या संबंध है — तब यहाँ लौटें।

यदि किसी लेख में ऐसा शब्द है जिसे मैं नहीं जानता, तो कहाँ जाऊँ?

ऊपर का अवधारणा वृक्ष खोलें और अभिभावक लेख का अनुसरण करें (उदाहरण के लिए, LLM से ऊपर कृत्रिम बुद्धिमत्ता तक), या फ़ील्ड परिभाषाओं के लिए परियोजना कार्ड कैसे पढ़ें पर जाएँ।

बाहरी संदर्भ

• NIST — Artificial Intelligence Resource Center — AI अवधारणाओं, जोखिम प्रबंधन और शब्दावली पर तटस्थ संदर्भ सामग्री, जो DecAIHub के सत्यापन-केंद्रित व्याख्याताओं की पूरक है।