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

DecAIHub: विकेंद्रीकृत कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए एक सत्यापन योग्य रजिस्ट्री

संस्करण 1.0

सारांश (Abstract)

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकियों के अंतर्संबंध ने एक तेजी से विस्तार करने वाले पारिस्थितिकी तंत्र को जन्म दिया है, जिसके साथ व्यापक "AI-वाशिंग" (AI-washing) और "ऑनचेन-वाशिंग" (onchain-washing) - AI क्षमताओं और ब्लॉकचेन निर्भरता का रणनीतिक अतिशयोक्ति - जुड़ा हुआ है। मानकीकृत, सत्यापन योग्य प्रकटीकरण की कमी गंभीर सूचना विषमता पैदा करती है, जो बाजार सहभागियों को ठोस सबूतों के बजाय मार्केटिंग आख्यानों पर निर्भर रहने के लिए मजबूर करती है। DecAIHub इस अंतर को पाटने के लिए डिज़ाइन की गई एक कठोर सत्यापन योग्य रजिस्ट्री का प्रस्ताव करता है। एक संरचित "प्रोजेक्ट पासपोर्ट" (Project Passport) और एक स्तरीय साक्ष्य ढांचे को पेश करके, DecAIHub व्यवस्थित रूप से सत्यापन योग्य तथ्यों को सूचनात्मक शोर से अलग करता है। यह श्वेतपत्र (whitepaper) रजिस्ट्री के वास्तुकला सिद्धांतों की रूपरेखा तैयार करता है, जिसमें हमारी टैक्सोनॉमी, साक्ष्य वर्गीकरण, आवश्यकता मूल्यांकन और DecAI Fit इंडेक्स की गणितीय नींव का विवरण दिया गया है। जिस तरह क्रिप्टोग्राफ़िक प्रमाण नेटवर्क की स्थिति को सुरक्षित करते हैं, उसी तरह हमारा ढांचा AI-क्रिप्टो पारिस्थितिकी तंत्र की सूचनात्मक स्थिति को सुरक्षित करता है, हेरफेर के खिलाफ एक मजबूत रक्षा और हितधारकों के लिए एक विश्वसनीय स्क्रीनिंग तंत्र प्रदान करता है।

1. परिचय

विकेंद्रीकृत कृत्रिम बुद्धिमत्ता (DeAI) स्थान एक तीव्र सत्यापन संकट से ग्रस्त है। जैसे-जैसे AI-क्रिप्टो परियोजनाओं के लिए बाजार का विस्तार होता है, "विकेंद्रीकृत AI" शब्द अक्सर सत्यापन योग्य तकनीकी गुणों के एक सेट से सत्यापन योग्य सार से रहित एक मार्केटिंग आख्यान में सिमट गया है। परियोजनाएं अक्सर गहन AI एकीकरण और सख्त ब्लॉकचेन आवश्यकता का दावा करती हैं, जबकि इन दावों को पुष्ट करने के लिए आवश्यक अंतर्निहित कलाकृतियां सार्वजनिक रूप से उपलब्ध नहीं हो सकती हैं। अप्रतिबंधित स्व-रिपोर्टिंग का यह वातावरण परियोजना के अंदरूनी सूत्रों और बाहरी हितधारकों - जिसमें निवेशक, शोधकर्ता और नियामक शामिल हैं - के बीच सूचना विषमता को बढ़ाता है।

मूल समस्या केवल सूचना की कमी नहीं है, बल्कि तुलनात्मक, सत्यापित सूचना की कमी है। मौजूदा मार्केट एग्रीगेटर्स और डिसेंट्रलाइज्ड फाइनेंस (DeFi) ट्रैकर्स मेटाडेटा पर निर्भर करते हैं जो तकनीकी सार के बजाय वाणिज्यिक स्थिति को दर्शाता है। नतीजतन, पारिस्थितिकी तंत्र "AI-वाशिंग" के जोखिमों का सामना करता है - जहां बुनियादी API एकीकरण को मालिकाना AI मॉडल के रूप में प्रस्तुत किया जा सकता है - और "टोकन-वाशिंग" (token-washing), जहां एक प्रदर्शित कार्यात्मक आवश्यकता के बिना पारिस्थितिक तंत्र में टोकन को एकीकृत किया जा सकता है।

इसे हल करने के लिए, पारिस्थितिकी तंत्र को सत्यापन योग्य दावों के लिए एक आधिकारिक समाशोधन गृह (clearinghouse) की आवश्यकता है। DecAIHub एक पारंपरिक विश्वकोश के बजाय सत्यापन योग्य रजिस्ट्री के रूप में काम करता है। यह इस आधार पर बनाया गया है कि सत्यापन योग्य कलाकृतियों के बिना दावों को मार्केटिंग शोर से अलग नहीं किया जा सकता है। हमारा दृष्टिकोण मूल्यांकन प्रतिमान को "श्वेतपत्र पर भरोसा करने" से "साक्ष्य के निशान को सत्यापित करने" में बदल देता है, जो विकेंद्रीकृत AI थीसिस के साथ एक परियोजना के वास्तविक संरेखण का एक तेज, सख्त और तुलनीय संकेत प्रदान करता है।

2. सत्यापन योग्य ढांचा

DecAIHub वास्तुकला के केंद्र में "प्रोजेक्ट पासपोर्ट" है - एक एकीकृत, संरचित इकाई जो सत्यापन की आधारभूत इकाई के रूप में कार्य करती है (ब्लॉकचेन नेटवर्क में एक लेनदेन के अनुरूप)। पासपोर्ट मशीन-पठनीय डेटा अनुबंध में असमान परियोजना डेटा को मानकीकृत करता है जिसमें सामान्यीकृत मेटाडेटा, विहित लिंक और महत्वपूर्ण रूप से, एक साक्ष्य परत (Evidence Layer) शामिल है।

सिग्नल को शोर से व्यवस्थित रूप से अलग करने के लिए, DecAIHub एक स्तरीय साक्ष्य वर्गीकरण प्रणाली का उपयोग करता है जो स्रोतों को उनकी स्वतंत्र सत्यापन क्षमता के आधार पर रैंक करता है:

टीयर-1 (प्राथमिक साक्ष्य - उच्चतम भार): कलाकृतियां जो प्रत्यक्ष और स्वतंत्र रूप से सत्यापन योग्य हैं। इसमें ऑन-चेन तथ्य (सत्यापित स्मार्ट अनुबंध, ब्लॉकचेन एक्सप्लोरर डेटा), सक्रिय रिलीज इतिहास (जैसे, गिटहब) के साथ आधिकारिक सार्वजनिक रिपॉजिटरी, औपचारिक तकनीकी दस्तावेज और प्रकाशित तृतीय-पक्ष सुरक्षा ऑडिट शामिल हैं। टीयर-1 स्रोत रजिस्ट्री में विश्वास के मूलभूत निर्माण खंड हैं।
टीयर-2 (प्रासंगिक साक्ष्य - मध्यम भार): द्वितीयक स्रोत जो प्रासंगिक समर्थन प्रदान करते हैं लेकिन तकनीकी दावों के स्वतंत्र प्रमाण के रूप में काम नहीं कर सकते हैं। इनमें स्थापित एग्रीगेटर्स (कॉइनगेको, कॉइनमार्केटकैप), पारिस्थितिकी तंत्र कैटलॉग और ऑन-चेन एनालिटिक्स डैशबोर्ड के डेटा शामिल हैं।
टीयर-3 (सूचनात्मक शोर - कम भार): तृतीयक स्रोत जैसे कि सोशल मीडिया पोस्ट, प्रभावशाली प्रचार, प्रेस विज्ञप्ति और असत्यापित सामुदायिक दावे। इन स्रोतों को औपचारिक सत्यापन स्कोरिंग प्रक्रिया से काफी हद तक बाहर रखा गया है।

ढांचा आगे वास्तुशिल्प रूप से एंबेडेड पारदर्शिता (AET) - प्रौद्योगिकी द्वारा मजबूर संकेत, जैसे ऑन-चेन लेनदेन लॉग - और स्वेच्छा से उत्पादित पारदर्शिता (VPT) के बीच अंतर करता है, जिसके लिए जानबूझकर संगठनात्मक निवेश की आवश्यकता होती है, जैसे सुरक्षा ऑडिट और व्यापक दस्तावेज। रणनीतिक बंडलिंग मुख्य रूप से स्वैच्छिक मार्जिन पर काम करती है, जो परियोजना के सार के एक विश्वसनीय संकेतक के रूप में कार्य करती है। रूढ़िवादी अधिनिर्णय प्रोटोकॉल के माध्यम से, टीयर-1 समर्थन की कमी वाले किसी भी दावे को "असत्यापित" (unverified) के रूप में डिफ़ॉल्ट किया जाता है, जो झूठे-सकारात्मक जोखिमों को सीमित करता है और चयनात्मक प्रकटीकरण और अस्पष्टता इंजेक्शन जैसी प्रतिकूल रणनीति के खिलाफ हेरफेर-प्रतिरोधी मूल्यांकन सुनिश्चित करता है।

3. टैक्सोनॉमी और कार्यक्षेत्र

विकेंद्रीकृत AI पारिस्थितिकी तंत्र की सीमाओं को परिभाषित करना व्यवस्थित स्क्रीनिंग के लिए एक शर्त है। AI-क्रिप्टो डोमेन अत्यधिक संरचनात्मक अस्पष्टता और लेबल सह-घटना प्रदर्शित करता है; परियोजनाएं अक्सर कई श्रेणियों में फैली होती हैं, जो एक साथ बुनियादी ढांचे, गणना प्रदाताओं और DeFi प्रोटोकॉल के रूप में काम करती हैं।

DecAIHub इसे कड़ाई से सामान्यीकृत, बहु-लेबल टैक्सोनॉमी के माध्यम से हल करता है जो परियोजनाओं को मुख्य कार्यात्मक खंडों (जैसे, इंफ्रास्ट्रक्चर, AI/एजेंट, AI/कंप्यूट, AI/डेटा, AI/इनफरेंस) में वर्गीकृत करता है। हालांकि, हमारा नैदानिक विश्लेषण बताता है कि संरचनात्मक लेबल अस्पष्टता प्रलेखन-गुणवत्ता अनिश्चितता से अलग है। एक खंड में तरल सीमाएं हो सकती हैं लेकिन कठोर प्रलेखन (जैसे, AI/कंप्यूट), या यह संरचनात्मक रूप से सरल हो सकता है लेकिन सत्यापन योग्य साक्ष्य की गंभीर कमी हो सकती है (जैसे, मेमे टोकन)।

इसलिए, DecAIHub के सत्यापन का दायरा स्पष्ट रूप से AI वास्तविकता (AI Reality) और ऑन-चेन आवश्यकता (On-chain Necessity) के प्रतिच्छेदन को लक्षित करता है। हम एक वैध विकेंद्रीकृत AI परियोजना को केवल उसके स्व-निर्दिष्ट लेबलों द्वारा परिभाषित नहीं करते हैं, बल्कि निम्नलिखित प्रदर्शित करने की इसकी क्षमता से परिभाषित करते हैं:

AI वास्तविकता: एक वास्तविक AI क्षमता का अस्तित्व - चाहे वह मॉडल अनुमान हो, प्रशिक्षण हो, डेटा लेबलिंग हो, या स्वायत्त एजेंट हो - तकनीकी वास्तुकला, बेंचमार्क या प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य डेमो द्वारा समर्थित।
ऑन-चेन आवश्यकता: ब्लॉकचेन बुनियादी ढांचे के लिए एक प्रदर्शन योग्य आवश्यकता जो टोकन जारी करने से परे है, जिसमें आमतौर पर ट्रस्टलेस सेटलमेंट, सत्यापन योग्य गणना, सेंसरशिप प्रतिरोध या विकेंद्रीकृत राज्य प्रबंधन शामिल है।

इन सीमाओं को लागू करके, DecAIHub उन पारंपरिक AI परियोजनाओं को फ़िल्टर करता है जो बिना किसी कारण के टोकन जारी करते हैं और पारंपरिक क्रिप्टो परियोजनाएं जो सतही रूप से AI शब्दावली को अपनाती हैं। परिणामी टैक्सोनॉमी DecAI Fit इंडेक्स की बाद की गणना के लिए एक मजबूत मचान प्रदान करती है।

4. साक्ष्य और सत्यापन

जिस तरह प्रूफ़-ऑफ़-वर्क (Proof-of-Work) आम सहमति स्थापित करने के लिए कम्प्यूटेशनल व्यय पर निर्भर करता है, उसी तरह DecAIHub सत्यापन स्थापित करने के लिए साक्ष्य की अर्थव्यवस्था (Economy of Evidence) पर निर्भर करता है। एक ट्रस्टलेस वातावरण (trustless environment) में, परियोजना की गुणवत्ता को केवल दावों के बजाय महंगी, नकली बनाने में कठिन कलाकृतियों के माध्यम से संकेत दिया जाता है।

हमारा ढांचा एक दो-चरणीय स्क्रीनिंग प्रक्रिया पेश करता है जो "साक्ष्य अंतर" (evidence gap) का मूल्यांकन करता है - दावों और टीयर-1 सत्यापन योग्य कलाकृतियों के बीच विसंगति। इस अंतर का संरचनात्मक रूप से आकलन निम्नलिखित के बीच अंतर करके किया जाता है:

वास्तुशिल्प रूप से एंबेडेड पारदर्शिता (AET): अंतर्निहित प्रौद्योगिकी के कारण डिफ़ॉल्ट रूप से मौजूद प्रकटीकरण, जैसे सार्वजनिक ब्लॉक एक्सप्लोरर के माध्यम से सुलभ ऑन-चेन डेटा। ये विवेकाधीन नहीं हैं और संरचनात्मक रूप से कम लागत वाले हैं।
स्वेच्छा से उत्पादित पारदर्शिता (VPT): ऐसे प्रकटीकरण जिनके लिए जानबूझकर और महंगे संगठनात्मक प्रयास की आवश्यकता होती है, जैसे कि औपचारिक सुरक्षा ऑडिट, सक्रिय रूप से बनाए रखा गया गिटहब रिपॉजिटरी और व्यापक तकनीकी दस्तावेज।

कथा दावे की तीव्रता और VPT कलाकृतियों के बीच की खाई को मापकर, रजिस्ट्री व्यवस्थित रूप से "कम-सत्यापन जोखिम" वाली परियोजनाओं को फ़्लैग करती है। सत्यापन योग्य ढांचा रूढ़िवादी अधिनिर्णय प्रोटोकॉल को नियोजित करता है - जहां अस्पष्ट या متضاد (conflicting) साक्ष्य "असत्यापित" के लिए डिफ़ॉल्ट होते हैं - इस प्रकार चयनात्मक प्रकटीकरण, अस्पष्टता इंजेक्शन और दावा मुद्रास्फीति जैसी प्रतिकूल हेरफेर रणनीतियों के खिलाफ बचाव करते हैं।

5. ऑन-चेन और टोकन आवश्यकता

AI-क्रिप्टो परियोजनाओं की एक परिभाषित विशेषता यौगिक आवश्यकता का दावा है: यह दावा करना कि ब्लॉकचेन बुनियादी ढांचा और एक मूल टोकन दोनों प्रणाली के लिए अपरिहार्य हैं। DecAIHub स्पष्ट सत्यापन परीक्षण के माध्यम से इन दावों को खोलता है।

ऑन-चेन आवश्यकता और "रिप्लेस-द-चेन" टेस्ट: हम मूल्यांकन करते हैं कि क्या कोई परियोजना केवल टोकन जारी करने से परे मूल तर्क (जैसे, विकेंद्रीकृत गणना सत्यापन, राज्य प्रबंधन) के लिए ब्लॉकचेन का उपयोग करती है। अंतिम मानक "रिप्लेस-द-चेन" (Replace-the-Chain) परीक्षण है: क्या ब्लॉकचेन घटक को हटाने से परियोजना की मुख्य कार्यक्षमता या विश्वास मॉडल टूट जाएगा? जो परियोजनाएं व्यापक ऑन-चेन आवश्यकता का दावा करती हैं जबकि सत्यापन योग्य साक्ष्य नहीं पाया जाता है, वे "दावा-महत्वपूर्ण" (Claimed-Critical) क्षेत्र में आती हैं, जो संभावित ऑनचेन-वाशिंग (onchain-washing) का संकेत दे सकता है।

टोकन उपयोगिता: इसी तरह, ढांचा मूल्यांकन करता है कि क्या एक मूल टोकन एक आवश्यक आर्थिक या शासन कार्य (जैसे, स्टेकिंग, नेटवर्क एक्सेस, प्रोत्साहन वितरण) प्रदान करता है या क्या यह कार्यात्मक रूप से मौजूदा तंत्रों जैसे कि स्टेबलकॉइन या बेस-लेयर परिसंपत्तियों (जैसे, ETH) द्वारा बदला जा सकता है। एक उच्च "टोकन सत्यापन योग्य घाटा" टोकन-वाशिंग (token-washing) का संकेत दे सकता है, जहां टोकन मुख्य रूप से एक प्रदर्शित कार्यात्मक आवश्यकता के बजाय एक वित्तपोषण तंत्र के रूप में कार्य कर सकता है।

6. शासन और खुला डेटा

प्रणालीगत अखंडता बनाए रखने के लिए, DecAIHub एक औपचारिक डेटा शासन संरचना का पालन करता है जो परियोजना कथाओं और सत्यापन योग्य वास्तविकता के बीच की खाई को पाटता है। रजिस्ट्री का डिज़ाइन परियोजना मूल्यांकन में झूठे सकारात्मक और झूठे नकारात्मक दोनों के जोखिमों को कम करने के लिए न्यूनतम ट्रैसेबिलिटी घटकों (जैसे, दस्तावेज़ीकरण, ब्लॉक एक्सप्लोरर, रिपॉजिटरी) को लागू करता है।

महत्वपूर्ण रूप से, DecAIHub कट्टरपंथी पारदर्शिता और ओपन डेटा के लिए प्रतिबद्ध है, जो FAIR (ढूंढने योग्य, सुलभ, इंटरऑपरेबल और पुन: प्रयोज्य) डेटा सिद्धांतों का पालन करता है। हमारे मंच की मूलभूत इकाई - प्रोजेक्ट-कार्ड स्कीमा (Project-Card Schema) - को मशीन-पठनीय JSON डेटा अनुबंध के रूप में औपचारिक रूप दिया गया है, जिसमें तीन मुख्य मॉड्यूल शामिल हैं:

पासपोर्ट (Passport): सामान्यीकृत मेटाडेटा जो परियोजना के बुनियादी ढांचे, AI घटकों और टोकन मॉडल का वर्णन करता है।
लिंक (Links): विहित URL जो प्राथमिक स्रोतों को रूट करते हैं।
साक्ष्य (Evidence): संरचित मूल्यांकन तालिका जो स्पष्ट रूप से टीयर-1/2/3 कलाकृतियों के दावों को जोड़ती है।

व्यापक शोध और विश्लेषणात्मक समुदाय को सशक्त बनाने के लिए, अंतर्निहित कार्यप्रणाली और डेटा ओपन-सोर्स हैं। हमारी शोध रिपॉजिटरी, जिसमें पूर्ण सत्यापन स्कीमा और संबंधित कार्यप्रणाली शामिल है, गिटहब (https://github.com/DecAIHub/papers) पर उपलब्ध है, और मूलभूत प्रोजेक्ट-कार्ड डेटासेट सार्वजनिक रूप से ज़ेनोडो (https://zenodo.org/records/18900950) पर जमा किया गया है। यह ओपन-डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर स्वतंत्र शोधकर्ताओं, निवेशकों और नियामकों को हमारे विश्लेषणों को दोहराने, क्रॉस-इकोसिस्टम तुलना करने और DecAIHub ढांचे के शीर्ष पर कस्टम स्क्रीनिंग टूल बनाने में सक्षम बनाता है।

7. DecAI Fit मेट्रिक (गणना)

DecAIHub सत्यापन प्रक्रिया का अंतिम आउटपुट DecAI Fit मीट्रिक है - एक समग्र सूचकांक (0 से 6 तक) जो विकेंद्रीकृत AI सिद्धांतों के साथ परियोजना के संरेखण का प्रतिनिधित्व करता है, जो साक्ष्य गुणवत्ता द्वारा सख्ती से विवश है। सूचकांक मुद्रास्फीति का विरोध करने के लिए डिज़ाइन किया गया है और इसमें स्पष्ट रूप से परिभाषित शासन कैप (caps) शामिल हैं।

7.1 घटक स्कोर

मूल्यांकन को चार अंतर्निहित घटकों में विभाजित किया गया है, जिनमें से प्रत्येक 0 और 3 के बीच स्कोरिंग करता है:

AI स्कोर ($a$): बाइनरी झंडों (इरादे की घोषणा, कार्यात्मक विवरण, डेमो की उपलब्धता, बेंचमार्क और वास्तुकला प्रलेखन) के आधार पर AI एकीकरण की गहराई का मूल्यांकन करता है। $a = \min(3, A_0 + A_1 + A_2 + A_3 + A_4)$
ऑन-चेन स्कोर ($o$): अनुबंध अस्तित्व, मूल ऑन-चेन तर्क और "रिप्लेस-द-चेन" महत्वपूर्ण परीक्षण के लिए झंडे का उपयोग करके ब्लॉकचेन निर्भरता का मूल्यांकन करता है। $o = \min(3, O_1 + O_2 + O_3)$
टोकन स्कोर ($t$): टोकन उपयोगिता (भुगतान, स्टेकिंग, शासन) का मूल्यांकन प्रतिस्थापन के लिए जुर्माना घटाकर करता है। बिना टोकन वाली परियोजनाओं को 2 का तटस्थ स्कोर प्राप्त होता है। $t = \text{clamp}_{[0,3]}(T_1 + T_2 + T_3 - T_4)$
साक्ष्य स्कोर ($e$): उपरोक्त घटकों का समर्थन करने वाले टीयर-1 साक्ष्य की उपस्थिति को मापता है। $e = \min(3, E^{AI}{T1} + E^{OC}{T1} + E^{TK}_{T1})$

7.2 आधार गणना और शासन कैप

घटकों का प्रारंभिक योग $S = a + o + t + e \in {0, \dots, 12}$ है। आधार स्कोर ($B$) की गणना इस प्रकार की जाती है: $$B = \max\left(1, \lceil S/2 \rceil\right) \in {1, \dots, 6}$$

यह सुनिश्चित करने के लिए कि गणितीय एकत्रीकरण मौलिक सत्यापन योग्य अंतरालों को अस्पष्ट नहीं करता है, आधार स्कोर अनुक्रमिक शासन कैप (caps) के अधीन है। प्रत्येक नियम केवल अंतिम स्कोर को कम कर सकता है:

R0 (AI वास्तविकता शून्य-बलिंग): यदि कोई परियोजना कोई सत्यापन योग्य AI क्षमता प्रदर्शित नहीं करती है ($a = 0$), तो अंतिम स्कोर तुरंत 0 पर मजबूर हो जाता है। सत्यापित AI क्षमताओं के बिना एक परियोजना ($a = 0$) समीक्षा तिथि के अनुसार विकेंद्रीकृत AI वर्गीकरण की सीमा को पूरा नहीं करती है।
R1 (सूचनात्मक शोर कैप): यदि कोई परियोजना विशेष रूप से टीयर-3 साक्ष्य पर निर्भर करती है, तो इसका स्कोर अधिकतम 2 पर सीमित होता है।
R2 (लापता मुख्य साक्ष्य कैप): यदि AI या ऑन-चेन आयामों के लिए टीयर-1 साक्ष्य गायब है, तो स्कोर 3 पर सीमित होता है।
R3 (टोकन सत्यापन कैप): यदि कोई टोकन मौजूद है लेकिन इसकी उपयोगिता के लिए टीयर-1 साक्ष्य का अभाव है, तो स्कोर 4 पर सीमित होता है।
R4 (AI वास्तविकता कैप): अंतिम स्कोर परियोजना के मूलभूत AI स्कोर से आगे नहीं बढ़ सकता है: यदि $a = 1$, तो कैप 3 है; यदि $a = 2$, तो कैप 5 है।

यह संरचनात्मक रूढ़िवाद यह सुनिश्चित करता है कि उच्च स्कोर (5 और 6) विशेष रूप से उन परियोजनाओं के लिए आरक्षित हैं जो व्यापक, बहु-आयामी, टीयर-1 सत्यापित प्रकटीकरण प्रदान करते हैं।

8. निष्कर्ष

विकेंद्रीकृत AI पारिस्थितिकी तंत्र में गहन तकनीकी क्षमता है, फिर भी वर्तमान में यह व्यापक कथा मुद्रास्फीति और अपर्याप्त प्रकटीकरण मानदंडों द्वारा कम आंका गया है। DecAIHub एक कठोर, साक्ष्य-जागरूक सत्यापन योग्य ढांचा स्थापित करके इस प्रणालीगत भेद्यता को संबोधित करता है। "ऑनचेन-वाशिंग" जैसी अवधारणाओं को क्रियान्वित करके और कड़ाई से कैप्ड DecAI Fit इंडेक्स को लागू करके, रजिस्ट्री सट्टा शोर को फ़िल्टर करती है और प्रदर्शन योग्य इंजीनियरिंग वास्तविकता द्वारा समर्थित परियोजनाओं पर प्रकाश डालती है।

DecAIHub एक वित्तीय सलाहकार मंच नहीं है; यह एक विशिष्ट सूचनात्मक समाशोधन गृह है। जैसे-जैसे पारिस्थितिकी तंत्र परिपक्व होता है, स्वतंत्र, अनुभवजन्य सत्यापन की आवश्यकता और तीव्र होती जाएगी। इस श्वेतपत्र में उल्लिखित कार्यप्रणाली और ओपन-डेटा स्कीमा कृत्रिम बुद्धिमत्ता और ब्लॉकचेन के चौराहे पर विश्वास, पारदर्शिता और जवाबदेही बहाल करने के लिए आवश्यक मूलभूत बुनियादी ढांचा प्रदान करते हैं।

संदर्भ

DecAIHub ढांचे की अनुभवजन्य और पद्धतिगत नींव सात व्यापक वैज्ञानिक लेखों (A-G) की एक श्रृंखला से ली गई है। इन अध्ययनों में विस्तृत प्राथमिक डेटासेट, वर्गीकरण नियम, प्रोजेक्ट-कार्ड स्कीमा और प्रतिकूल सत्यापन मॉडल सार्वजनिक समीक्षा और प्रतिकृति के लिए ओपन-सोर्स किए गए हैं।

DecAIHub अनुसंधान रिपॉजिटरी: पूर्ण तकनीकी कार्यप्रणाली, प्रतिकृति स्क्रिप्ट और संरचित डेटा अनुबंध (JSON स्कीमा) यहां उपलब्ध हैं: https://github.com/DecAIHub/papers
प्रोजेक्ट-कार्ड डेटासेट: 845 AI-ब्लॉकचेन प्रोजेक्ट प्रोफाइल की आधारभूत जनगणना, जो स्तरीय साक्ष्य लिंकेज के साथ पूर्ण है, ज़ेनोडो पर सार्वजनिक रूप से यहां जमा की गई है: https://zenodo.org/records/18900950