समग्र AI श्रेणियों को कैसे पढ़ें

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

समग्र AI श्रेणियों को कैसे पढ़ें

DecAIHub हर प्रोजेक्ट को AI/Agents | DeFi या AI/Compute | Infra जैसा समग्र श्रेणी लेबल देता है। ये लेबल संक्षिप्त दिखते हैं, लेकिन एक साथ दो जानकारियाँ लिए होते हैं: प्रोजेक्ट किस प्रकार का AI कार्य करता है और उस कार्य को कहाँ लागू करता है। यह पृष्ठ समझाता है कि उन्हें कैसे पढ़ें।

संक्षेप में: | से पहले का हिस्सा AI उपश्रेणी है (AI क्या करता है); | के बाद का हिस्सा अनुप्रयोग डोमेन है (उसे कहाँ उपयोग किया जाता है)। जब प्रोजेक्ट कई डोमेन में फैले होते हैं, तो कुछ लेबलों में तीन हिस्से होते हैं।

समग्र श्रेणी की संरचना

हर समग्र लेबल इस पैटर्न का पालन करता है:

{AI subcategory} | {Domain}

• AI उपश्रेणी (| से पहले) AI कार्य के प्रकार का वर्णन करती है: एजेंट, कंप्यूट, इनफ़रेंस, डेटा, एनालिटिक्स, प्रशिक्षण या अन्य।
• डोमेन (| के बाद) अनुप्रयोग संदर्भ का वर्णन करता है: DeFi, Infra, Consumer, Gaming, Meme, DeSci और अन्य।

जब प्रोजेक्ट दो से अधिक क्षेत्रों के प्रतिच्छेदन पर होता है, तो लेबल में तीसरा खंड जुड़ता है: AI/Agents | DeFi | Infra का अर्थ है इन्फ्रास्ट्रक्चर संदर्भ में DeFi पर लागू एजेंट तकनीक।

पढ़ने के सुझाव: बाएँ से दाएँ पढ़ें। सबसे बायाँ खंड हमेशा प्राथमिक AI उपश्रेणी है। अतिरिक्त AI खंड (उदाहरण के लिए, Inference और Compute दोनों) तब दिखाई देते हैं जब टीम का मुख्य काम वास्तव में उन प्रकारों में फैला हो; सबसे दाएँ खंड आमतौर पर यह संकीर्ण करते हैं कि वह काम कहाँ स्थित है (डोमेन या इन्फ्रा संदर्भ)। यदि लेबल अस्पष्ट लगे, तो कार्ड के AI component और यूज़ केस फ़ील्डों से मिलान करें — वे तंत्र और उत्पाद के स्वरूप का श्रेणी पंक्ति से अधिक विस्तृत वर्णन करते हैं।

AI उपश्रेणियाँ

उपश्रेणी	इसका क्या अर्थ है
AI/Agents	स्वायत्त या अर्ध-स्वायत्त AI प्रणालियाँ जो अनुभव करती हैं, निर्णय लेती हैं और कार्य करती हैं
AI/Compute	AI कार्यभार के लिए विकेंद्रीकृत GPU/कंप्यूट इन्फ्रास्ट्रक्चर
AI/Inference	आउटपुट (पूर्वानुमान, जनरेशन) देने के लिए प्रशिक्षित मॉडलों का चलाना
AI/Data	AI के लिए डेटा संग्रह, लेबलिंग या मार्केटप्लेस इन्फ्रास्ट्रक्चर
AI/Analytics	AI-संचालित डेटा विश्लेषण, डैशबोर्ड और अंतर्दृष्टि
AI/Training	मॉडल प्रशिक्षण, फ़ाइन-ट्यूनिंग या फ़ेडरेटेड लर्निंग इन्फ्रास्ट्रक्चर
AI/Other	AI कार्य जो ऊपर की श्रेणियों में फ़िट नहीं होता

AI उपश्रेणी निर्धारित करती है कि प्रोजेक्ट में किस प्रकार का AI कार्य होता है और सीधे प्रभावित करती है कि DecAIHub प्रोजेक्ट कार्ड के AI component फ़ील्ड का मूल्यांकन कैसे करता है।

डोमेन

डोमेन खंड बताता है कि AI कहाँ लागू होता है:

• DeFi — विकेंद्रीकृत वित्त: ट्रेडिंग, ऋण, तरलता, पोर्टफ़ोलियो प्रबंधन।
• Infra — इन्फ्रास्ट्रक्चर: प्रोटोकॉल, प्लेटफ़ॉर्म, मिडलवेयर, डेवलपर टूल।
• Consumer — अंतिम-उपयोगकर्ता अनुप्रयोग: वॉलेट, सोशल, कंटेंट, व्यक्तिगत टूल।
• Gaming — गेम, मेटावर्स, इंटरैक्टिव मनोरंजन।
• Meme — मीम-चालित टोकन और समुदाय।
• DeSci — विकेंद्रीकृत विज्ञान: शोध, बायोटेक, ओपन डेटा।

डोमेन मोटे होते हैं। वे सैकड़ों कार्डों में ब्राउज़िंग और तुलना में मदद करते हैं; वे पूर्ण उद्योग वर्गीकरण नहीं हैं। | Consumer वाले दो प्रोजेक्ट अलग-अलग दर्शकों की सेवा कर सकते हैं, और यह अपेक्षित है — महीन विवरण यूज़ केस और AI component पाठ में रहता है।

समग्र श्रेणियों के उदाहरण

समग्र श्रेणी	AI दिशा	कहाँ लागू	व्यवहार में इसका क्या अर्थ है
AI/Agents | DeFi	एजेंट	विकेंद्रीकृत वित्त	AI एजेंट जो ट्रेड करते हैं, पोर्टफ़ोलियो प्रबंधित करते हैं या DeFi रणनीतियाँ निष्पादित करते हैं
AI/Agents | Infra	एजेंट	इन्फ्रास्ट्रक्चर	AI एजेंटों के निर्माण और होस्टिंग के प्लेटफ़ॉर्म और फ्रेमवर्क
AI/Agents | Meme	एजेंट	मीम नैरेटिव	मीम टोकन संदर्भ में काम करने वाले AI एजेंट
AI/Agents | Consumer	एजेंट	अंतिम-उपयोगकर्ता ऐप	व्यक्तिगत उपयोग के AI एजेंट: असिस्टेंट, कंटेंट टूल, सोशल बॉट
AI/Compute | Infra	कंप्यूट	इन्फ्रास्ट्रक्चर	AI के लिए विकेंद्रीकृत GPU नेटवर्क और कंप्यूट मार्केटप्लेस
AI/Data | Infra	डेटा	इन्फ्रास्ट्रक्चर	AI के लिए डेटा पाइपलाइन, लेबलिंग प्लेटफ़ॉर्म या डेटा मार्केटप्लेस
AI/Analytics | DeFi	एनालिटिक्स	विकेंद्रीकृत वित्त	DeFi के लिए AI-चालित बाज़ार विश्लेषण, जोखिम स्कोरिंग या सिग्नल पहचान
AI/Inference | AI/Compute | Infra	इनफ़रेंस + कंप्यूट	इन्फ्रास्ट्रक्चर	संयुक्त इनफ़रेंस सर्विंग और कंप्यूट प्रावधान इन्फ्रास्ट्रक्चर

उदाहरणों को आधार-बिंदु के रूप में उपयोग करें, सीमा के रूप में नहीं। इकोसिस्टम के विभिन्न परतों पर एजेंटों, डेटा और टूलिंग के प्रयोग के साथ नए संयोजन दिखाई देते हैं।

प्रोजेक्ट कार्ड में समग्र श्रेणियाँ कैसे दिखाई देती हैं

हर प्रोजेक्ट कार्ड का Category फ़ील्ड समग्र लेबल रखता है। DecAIHub पर प्रोजेक्ट फ़िल्टर या ब्राउज़ करते समय ये लेबल आपको AI दिशा और डोमेन दोनों के आधार पर तेज़ी से चयन सीमित करने देते हैं।

AI उपश्रेणी यह भी निर्देशित करती है कि कौन-से सत्यापन प्रश्न सबसे प्रासंगिक हैं। उदाहरण के लिए, AI/Compute प्रोजेक्ट का मूल्यांकन इस आधार पर होता है कि वह वास्तव में विकेंद्रीकृत कंप्यूट प्रदान करता है या नहीं, जबकि AI/Agents प्रोजेक्ट का इस आधार पर कि एजेंट वास्तव में अनुभव करता है, निर्णय लेता है और कार्य करता है या नहीं।

कार्यप्रवाह का सुझाव: क्लस्टर चुनने के लिए Category से शुरू करें, फिर उस क्लस्टर की अपेक्षाओं को ध्यान में रखते हुए कैसे पता करें कि प्रोजेक्ट में वास्तव में AI है पढ़ें। डेटा-केंद्रित लेबल को अंततः डेटासेटों, पाइपलाइनों या लेबलिंग से जुड़ना चाहिए; एजेंट-केंद्रित लेबल को टूल उपयोग, मेमोरी या क्रिया-अनुरेखों से — जैसा कार्ड में दर्ज है, केवल मार्केटिंग में नहीं।

भ्रमित न हों

• AI component — प्रोजेक्ट के भीतर की विशिष्ट तकनीक (जैसे "फ़ाइन-ट्यून किया गया LLM," "रीइनफ़ोर्समेंट लर्निंग मॉडल")। समग्र श्रेणी व्यापक है: वह प्रोजेक्ट की दिशा वर्गीकृत करती है, उसका आंतरिक आर्किटेक्चर नहीं।
• AI यूज़ केस — उत्पाद में AI का उपयोग किसलिए होता है (जैसे "पोर्टफ़ोलियो पुनर्संतुलन")। समग्र श्रेणी का डोमेन खंड संबंधित है, लेकिन अधिक सामान्य।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या प्रोजेक्ट की समग्र श्रेणी समय के साथ बदल सकती है?

हाँ। टीमें दिशा बदलती हैं, उत्पाद जोड़ती हैं या एक AI परत से दूसरी पर ध्यान केंद्रित करती हैं। DecAIHub लेबल तब अपडेट करता है जब सत्यापित कार्य का प्रमुख पैटर्न बदलता है। "प्रोजेक्ट आज क्या है" के लिए हमेशा कार्ड की तिथि और साक्ष्य तालिकाओं को सत्य का स्रोत मानें।

यदि लेबल में ऐसा डोमेन हो जिसे मैं नहीं पहचानता?

दुर्लभ या उभरते डोमेन टैग का अर्थ भी "अनुप्रयोग संदर्भ" ही है। तकनीकी पक्ष के लिए ऊपर की तालिका में AI उपश्रेणी लिंकों का उपयोग करें और उत्पाद की कहानी के लिए प्रोजेक्ट की यूज़ केस पंक्ति पढ़ें।

क्या पहला खंड हमेशा एक ही AI उपश्रेणी होता है?

आमतौर पर। जब दो AI उपश्रेणियाँ दिखाई देती हैं (उदाहरण के लिए, Inference और Compute), तो दोनों उन AI कार्य के प्रकारों का वर्णन करती हैं जिन पर प्रोजेक्ट ज़ोर देता है। डोमेन खंड फिर भी यह वर्णन करते हैं कि वह काम कहाँ लागू होता है।

समग्र श्रेणियाँ अकेले क्या सिद्ध नहीं करतीं

• विस्तृत समग्र लेबल यह सिद्ध नहीं करता कि प्रोजेक्ट के पास वास्तविक AI है। AI/Agents | DeFi | Infra लेबल वाले प्रोजेक्ट का ai_score = 0 भी हो सकता है, यदि कार्यशील AI का कोई Tier-1 साक्ष्य नहीं मिला।
• लेबल में कई AI खंड यह सिद्ध नहीं करते कि प्रोजेक्ट एक-खंड वाले प्रोजेक्ट से अधिक AI कार्य करता है। लेबल की जटिलता वर्गीकरण के दायरे को दर्शाती है, साक्ष्य की गहराई नहीं।
• डोमेन खंड यह सिद्ध नहीं करता कि प्रोजेक्ट उस डोमेन में ऑन-चेन काम करता है। | DeFi लेबल वाला प्रोजेक्ट DeFi प्रोटोकॉलों से केवल मार्केटिंग में इंटरैक्ट कर सकता है, अपने वास्तविक उत्पाद में नहीं। सत्यापन के लिए Onchain necessity फ़्लैग जाँचें।

बाहरी संदर्भ

• ISO/IEC 22989:2022 — Artificial intelligence concepts and terminology — AI अवधारणाओं की अंतरराष्ट्रीय शब्दावली; बोलचाल के शब्दों को औपचारिक शब्दों से जोड़ते समय उपयोगी पृष्ठभूमि।
• OECD — Artificial Intelligence — अंतरराष्ट्रीय चर्चाओं में उपयोग किए जाने वाले AI सिद्धांतों और शब्दावली का नीति-उन्मुख अवलोकन।

यह भी देखें

• AI component क्या है
• AI component बनाम यूज़ केस
• प्रोजेक्ट कार्ड कैसे पढ़ें
• AI एजेंट क्या है
• LLM क्या है