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प्रिंसटन विश्वविद्यालय AI (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) का उपयोग करके विभिन्न क्षेत्रों में अनुसंधान की गति को तेजी से बढ़ाने के लिए इंटरडिसिप्लिनरी सहयोगों में सक्रिय रूप से जुड़ी हुई है। विश्वविद्यालय AI प्रौद्योगिकी को आगे बढ़ाने, बड़े भाषा मॉडल की समझ करने, और AI के नैतिक और नीतिगत प्रभावों का पता लगाने में समर्पित है। सहयोगी अवसरों और महत्वपूर्ण संसाधनों के संग्रह के साथ, प्रिंसटन का लक्ष्य AI के तेजी से विकसित हो रहे क्षेत्र को आकार देना है। विश्वविद्यालय ने भाषा मॉडल, यथार्थ स्वास्थ्य, आविष्कार तीव्रता, और प्राकृतिक और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बीच संबंध पर कुछ उच्च-तीव्रता अनुसंधान परियोजनाएं शुरू की हैं। ये पहल मंत्री अनुदान, कंप्यूटेशनल ढांचे, और विशेष अनुसंधान कर्मचारियों के समर्थन पर आधारित हैं। अपने प्रयासों के माध्यम से, प्रिंसटन की प्राथमिकता मानवता की सेवा में AI का उपयोग करना है, और तकनीक को मानवीय मूल्यों के साथ मेल खाना है। विश्वविद्यालय का इंटरडिसिप्लिनरी दृष्टिकोण विभिन्न विषयों के छात्रों को आविष्कारों से जन्मी समस्याओं पर AI का लागू होने की अनुमति देता है, जैसे जीनेटिक्स और भाषा विज्ञान से प्राचीन भाषा के अनलॉक करने तक। इसके अलावा, प्रिंसटन सामाजिक प्रभावों को समझने और यह सुनिश्चित करने के समर्पण में है कि AI की तकनीक नैतिक परिवेशानुसार सुनिश्चित करती है। विश्वविद्यालय उद्योग, सरकार, और शैक्षिक संस्थानों के साथ सहयोग करके AI अनुसंधान को व्यावहारिक हलों में बदलने और नवाचार को बढ़ाने में सहायता करता है। अंततः, प्रिंसटन का लक्ष्य AI पारिस्थितिकी में योगदान देना है, कार्यबल विकास को बढ़ावा देना है, और समाज को लाभ देने वाले हलों का समर्थन करना है।
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क्यों केंद्रीय बैंक ब्लॉकचेन के लिए मौद्रिक नीति उपकर…
वित्तीय सेवाओं में ब्लॉकचेन तकनीक का मुख्यधारा में अपनाना अब यह सवाल नहीं रहा कि क्या होगा, बल्कि कब नियम इसके उपयोग का समर्थन करने के लिए संगठित होंगे। जैसे-जैसे क्रिप्टोक्यूरेंसी नीति ढांचों का विकास हो रहा है, पारंपरिक वित्तीय विशेषज्ञ सवाल कर रहे हैं कि ऑन-चेन और टोकनयुक्त संपत्ति के परिवेश में वित्तीय नीतियां कैसे लागू की जाएंगी। इस चुनौती का समाधान करने के लिए, न्यूयॉर्क फेडरल रिजर्व बैंक ने प्रोजेक्ट पाइयन की शुरुआत की, जिसके परिणाम 14 मई कोكشف किए गए। यह जानते हुए कि पारंपरिक मौद्रिक उपकरण बिना नई तकनीकों के टोकनयुक्त बाजारों में विफल हो सकते हैं, इस परियोजना ने स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स का उपयोग करने वाला एक लचीला टूलकिट प्रोटोटाइप बनाया—ऑटोमेटेड ब्लॉकचेन प्रोग्राम जो निर्धारित शर्तें पूरी होने पर वित्तीय लेनदेन करता है। प्रोजेक्ट पाइयन ने दिखाया कि टोकनयुक्त धन और प्रतिभूतियों का उपयोग कर मौद्रिक नीति को प्रोग्राम के माध्यम से लागू किया जा सकता है, जिससे स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स से सशक्त एक केंद्रीय बैंक टूलकिट की संभावना पुष्टि हुई। यह विकास उस समय आया है जब बड़े पारंपरिक वित्तीय संस्थान ब्लॉकचेन पर मनी मार्केट फंड्स का पंजीकरण करने की योजना बना रहे हैं, और यूएस सेंट्रल बैंक आयोग (SEC) ने ऑन-चेन प्रतिभूतियों और क्रिप्टो संपत्तियों के लिए नियामक अद्यतन पर विचार कर रहा है। टोकनीकरण—जैसे कि रियल एस्टेट, वस्तुओं, स्टॉक, बांड, और बौद्धिक संपदा जैसी संपत्तियों को ब्लॉकचेन आधारित डिजिटल टोकन में बदलना—अंशभाग स्वामित्व, तरलता, पारदर्शिता और पारंपरिक उपकरणों से परे पहुंच को सुविधाजनक बनाता है। न्यूयॉर्क फेड का मुख्य उद्देश्य प्रोजेक्ट पाइयन के साथ यह दिखाना था कि कैसे केंद्रीय बैंक टोकनयुक्त वित्तीय अवसंरचनाओं के भीतर मौद्रिक नीति को प्रभावी ढंग से नियंत्रित कर सकते हैं। टोकनीकरण पारंपरिक वित्त और क्रिप्टोक्यूरेंसी बाजारों के बीच एक सेतु का निर्माण करता है, जिससे हाइब्रिड अवसर उत्पन्न हो रहे हैं जो अब वास्तविक दुनिया में लागू हो रहे हैं। चेनालिसिस के सीईओ जॉनाथन लेविन ने कहा कि बैंकें बढ़ते रूप से ब्लॉकचेन को एक महत्वपूर्ण सार्वजनिक अवसंरचना के रूप में देख रही हैं, जो क्रिप्टोक्यूरेंसी से आगे बढ़कर वित्तीय उपकरणों का विस्तृत क्षेत्र शामिल कर रही है। एक हालिया उदाहरण वैनेक्क का घोषणा है कि उसने अपना पहला टोकनयुक्त फंड, वैनेक्क ट्रेजरी फंड, लिमिटेड (VBILL) शुरू किया है। इसमें अमेरिकी ट्रेजरी को ऑन-चेन लाने से, निवेशकों को एक सुरक्षित, पारदर्शी और तरल नकद प्रबंधन विकल्प मिलता है, जिससे डिजिटल संपत्तियों का मुख्यधारा के वित्त में समावेश और अधिक मजबूत होता है। प्रोजेक्ट पाइयन का टूलकिट सात केंद्रीय बैंकों की सलाह से विकसित किया गया था, जिनमें यूएस फेडरल रिजर्व, यूरोपीय केंद्रीय बैंक और बैंक ऑफ इंग्लैंड शामिल हैं। हाइपरलेजर बेसू और ईथ्रियम-Compatible स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स का उपयोग कर एक अनुमति प्राप्त ब्लॉकचेन प्लेटफॉर्म पर आधारित, यह सिस्टम केंद्रीय बैंकों की परिचालन आवश्यकताओं के अनुकूल बनाया गया था। इस प्रोटोटाइप में रिजर्व पर ब्याज भुगतान, संपत्ति स्वैप, ऋण प्रबंधन, और परिसंपत्ति खरीद-बिक्री के लिए ब्लॉकचेन उपकरण शामिल थे, जो ERC-20 टोकनों के माध्यम से पैसे और प्रतिभूतियों का मानकीकरण करते हैं। यह प्रणाली मौद्रिक नीतियों, जैसे ब्याज दर या संपार्श्विक आवश्यकताओं को सीधे स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स के माध्यम से तेज़ी से संशोधित करने में सक्षम बनाती है। डिजिटल चित्रण विशेषताएँ केंद्रीय बैंक सलाहकारों को बाजार की गतिविधियों का स्पष्ट ट्रैकिंग और विश्लेषण प्रदान करती हैं। उदाहरण के तौर पर, एक काल्पनिक संकट के दौरान, टूलकिट ने तेजी से संधारणीय हेक्टर को समायोजित किया, विकल्पों का प्रबंधन किया, और आपातकालीन सुविधाओं का तत्काल उपयोग किया, जिससे नीति की त्वरित प्रतिक्रिया क्षमता स्पष्ट हुई। जबकि प्रोजेक्ट पाइयन केंद्रीय बैंक स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स की व्यवहार्यता और फायदे की पुष्टि करता है, इसके रचनाकार इस पहल को प्रारंभिक चरण का अन्वेषण बताते हैं। आगे के अनुसंधान की आवश्यकता है, विशेषकर बहु-मुद्रा टूलकिट और टोकनयुक्त और पारंपरिक वित्त प्रणालियों के बीच इंटरऑपरेबिलिटी प्राप्त करने के संदर्भ में।

मिलिए AlphaEvolve से, Google की AI जो अपने खुद के…
गूगल डीपMind ने alphaEvolve का अनावरण किया है, जो एक एआई एजेंट है capable कि पूरा नया कंप्यूटर एल्गोरिदम आविष्कार करने और तुरंत ही उन्हें गूगल की व्यापक कंप्यूटिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर में लागू करने में सक्षम है। alphaEvolve गूगल के जेमिनी बड़े भाषा मॉडल्स को एक अनुवांशिक विधि के साथ जोड़ता है जो आटोमेटिकली एल्गोरिदम का परीक्षण, सुधार और उन्नति करता है। यह पहले ही गूगल के डेटा केंद्रों, चिप डिजाइनों और एआई प्रशिक्षण प्रणालियों की दक्षता बढ़ा रहा है, और दशकों से अविज्ञात गणितीय समस्याओं का समाधान कर रहा है। alphaEvolve, जिसे DeepMind के शोधकर्ता Matej Balog ने जेमिनी-शक्तिशाली एआई कोडिंग एजेंट कहा है, बेहद जटिल एल्गोरिदम बना सकता है जिसमें सैकड़ों लाइनें होती हैं और उन्नत तर्क संरचनाएँ होती हैं, जो साधारण कार्यों से परे हैं। पहले के FunSearch प्रोजेक्ट की तुलना में, जिसने एकल कार्यों का विकास किया, alphaEvolve संपूर्ण कोडबेस का विकास करता है, जो वैज्ञानिक और व्यावहारिक कंप्यूटिंग चुनौतियों के लिए परिष्कृत एल्गोरिदम विकसित करने में एक बड़ा प्रगति है। यह प्रणाली गूगल के भीतर एक साल से चुपके से काम कर रही है, और महत्वपूर्ण परिणाम दे रही है। एक एल्गोरिदम जिसे alphaEvolve ने खोजा है, वह Borg, गूगल के बड़े क्लस्टर प्रबंधन सिस्टम, को बेहतर बनाता है, जिससे "स्ट्रैंडड रिसोर्सेज" — यानी ऐसी मशीनें जो एक संसाधन से सीमित हैं लेकिन अन्य में खाली हैं — को हल कर के विश्वव्यापी कंप्यूटिंग संसाधनों का औसतन 0

आपूर्ति श्रृंखला स्थिरता पहल में ब्लॉकचेन का भूमिका
हाल के वर्षों में, स्थिरता और नैतिक व्यवसाय प्रथाओं पर वैश्विक ध्यान ने कंपनी संचालन को गहराई से बदल दिया है, विशेष रूप से आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में। ब्लॉकचेन तकनीक इस क्षेत्र में एक मुख्य नवाचार के रूप में उभरी है, जिसे ऐसी कंपनियों द्वारा अधिकाधिक अपनाया जा रहा है जो पारदर्शिता और जवाबदेही में सुधार करना चाहती हैं। एक विकेन्द्रीकृत और अपरिवर्तनीय खाता-हीन, ब्लॉकचेन हर लेनदेन को सुरक्षित रूप से दर्ज करता है, जिससे उत्पाद की उत्पत्ति, यात्रा और उत्पादन प्रक्रियाओं का वास्तविक समय में ट्रैकिंग संभव होती है ताकि पर्यावरणीय और नैतिक मानकों का पालन सुनिश्चित किया जा सके। पारंपरिक आपूर्ति श्रृंखला प्रणालियों में अक्सर अस्पष्टता, धोखाधड़ी और स्रोत प्रमाणित करने में कठिनाई जैसी समस्याएं सामने आती हैं। दूसरी ओर, उपभोक्ता जिम्मेदारीपूर्वक स्रोत से प्राप्त उत्पादों की माँग करते हैं, जो श्रम अभ्यास, पर्यावरणीय प्रभाव और समुदायिक व福利 का सम्मान करते हैं। ब्लॉकचेन इन आवश्यकताओं को पूरा करता है, क्योंकि यह प्रत्येक उत्पाद के जीवन चक्र का अविनाशी रिकॉर्ड प्रदान करता है, जैसे कच्चे माल का निष्कर्षण से लेकर खुदरा तक। ब्लॉकचेन का एकीकरण कंपनियों को आवश्यक डेटा जैसे प्रमाणीकरण, लेखा परीक्षा, और अनुपालन रिपोर्ट को डिजिटल बनाने और सत्यापित करने की अनुमति देता है, जिससे स्थिरता में सुधार होता है और स्टेकहोल्डर्स—उपभोक्ताओं, नियामकों और निवेशकों—के साथ विश्वास बनता है। उदाहरण के तौर पर, एक खुदरा विक्रेता ब्लॉकचेन का उपयोग कर सकता है यह सत्यापित करने के लिए कि वस्त्र ऑर्गनिक कॉटन से बना है, जो फेयर ट्रेड फार्म से प्राप्त हुआ है और पर्यावरण एवं श्रम नियमों का पालन करता है। इसके अलावा, ब्लॉकचेन साझा, पारदर्शी डेटा के माध्यम से आपूर्ति श्रृंखला भागीदारों के बीच सहयोग को बढ़ावा देता है, जिसे केवल अधिकृत प्रतिभागी ही देख सकते हैं, जिससे अक्षम्यताओं की पहचान, अपशिष्ट में कमी और हानिकारक प्रथाओं का रोकथाम संभव होता है। इसकी अपरिवर्तनीय प्रकृति धोखाधड़ी और गलत प्रस्तुति को रोकती है, क्योंकि डेटा को फर्जी बनाना सामूहिक सहमति की मांग करता है, जो लगभग असंभव है। तकनीकी रूप से, इसका कार्यान्वयन मजबूत आधारभूत संरचना पर निर्भर करता है, जिसमें IoT उपकरण, 센सर और डिजिटल टैग शामिल हैं, जो चरणवार डेटा कैप्चर करते हैं, जिसे समय-स्टैम्प किया जाता है और कई नोड्स द्वारा सत्यापित किया जाता है। कंपनियां स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स—स्वयं निष्पादित अनुबंध—का भी उपयोग करती हैं, जो ब्लॉकचेन पर कोडित होते हैं, ताकि अनुपालन जांच और भुगतान स्वचालित हो सकें, जिससे संचालन को और अधिक सुगम बनाया जा सके। चूंकि कई उद्योग कार्बन उत्सर्जन, वनोन्मूलन और प्रदूषण में महत्वपूर्ण योगदान देते हैं, ब्लॉकचेन की ट्रेसबिलिटी पर्यावरणीय पदचिह्नों का अधिक सटीक मापन और रिपोर्टिंग संभव बनाती है, कार्बन ऑफसेट्स का ट्रैकिंग और स्थायी स्रोत से प्राप्ति को प्रोत्साहित करती है। यह पारदर्शिता उपभोक्ताओं को सूचित निर्णय लेने का अधिकार देती है और कॉर्पोरेट जिम्मेदारी को प्रोत्साहित करती है। हालांकि, चुनौतियाँ भी हैं: उच्च कार्यान्वयन लागत और जटिलता छोटे व्यवसायों में रुकावट डाल सकती है, और डेटा गोपनीयता तथा उद्योगों और क्षेत्रों में मानकीकृत प्रोटोकॉल की आवश्यकता भी चिंता का विषय है। इन मसलों को हल करने के लिए सरकारों, उद्योग समूहों और तकनीकी प्रदाताओं के साथ सहयोगात्मक प्रयास आवश्यक हैं, ताकि अंतःक्रियाशील ब्लॉकचेन समाधान विकसित किए जा सकें। सारांश में, ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकी निरंतर स्थिरता, पारदर्शिता और विश्वसनीयता की ओर आपूर्ति श्रृंखलाओं के परिवर्तन में अत्यंत महत्वपूर्ण हो रही है। यह प्रत्येक आपूर्ति श्रृंखला कदम को सुरक्षित रूप से दर्ज करके कंपनियों को कठोर सामाजिक और पर्यावरण मानकों का पालन सुनिश्चित करने में मदद करता है। जैसे-जैसे नैतिक उत्पादों की मांग बढ़ रही है और नियामक निगरानी कड़ी हो रही है, ब्लॉकचेन जिम्मेदारी और सतत व्यवसाय प्रथाओं को सक्षम बनाने वाला एक शक्तिशाली माध्यम बनता जा रहा है, जिससे समाज और पृथ्वी दोनों को लाभ होता है।

एआई कौशल विकसित करते समय ध्यान देने के लिए 4 लक्ष्य
बाहरी AI विशेषज्ञों की उच्च लागत का एहसास होने के बाद, कुछ CIOs ने आंतरिक रूप से AI कौशल विकसित करने की रणनीतियाँ बनाई हैं—न केवल IT में बल्कि पूरे संगठन में। शुरुआती अपनाने वालों ने चार अलग-अलग दृष्टिकोण की पहचान की है, जिन पर किसी भी कंपनी को AI प्रशिक्षण कार्यक्रमों के लिए विचार करना चाहिए। **कार्यालय की उत्पादकता बढ़ाना** आर्को, एक निर्माण सेवाओं की कंपनी, ने Microsoft Copilot का उपयोग कर बैठकें ट्रांसक्राइब करने, कार्यसूची बनाने और उन्हें Microsoft Planner में समेकित करने पर केंद्रित AI प्रशिक्षण शुरू किया। ये प्रारंभिक सत्र एक छोटे समूह के अधिकारियों और सहायकों के लिए थे, जिनका नेतृत्व Microsoft विशेषज्ञों द्वारा किया गया। गोपनीयता सुनिश्चित करना प्राथमिकता थी, इसलिए बैठक ट्रांसक्रिप्ट कंपनी के अंदर ही रहीं, रोबिन पटरा, जो आर्को के डेटा और AI निदेशक हैं, ने बताया। सफलता को तीन मीट्रिक से मापा गया: Copilot की सक्रियता की आवृत्ति, बैठक की संख्या के मुकाबले, Copilot के आउटपुट का वर्कफ़्लोज़ में समेकन और सहभागी संतुष्टि सर्वेक्षण। अक्टूबर 2024 में एक सफल पायलट के बाद, आर्को ने इस टूल का विस्तार किया और नवम्बर तक सभी 4,000 कर्मचारियों के लिए प्रशिक्षण अनिवार्य कर दिया। इस कोर्स का नाम AI 101 है, जो अब ऑनलाइन, पाँच घंटे का एक कार्यक्रम है, जिसमें AI के मूल तत्व सिखाए जाते हैं। **मूल कार्यक्षमता सुधारना** इसे आधार बनाते हुए, आर्को ने दूसरा कोर्स, AI 102, शुरू किया, जो स्वैच्छिक पांच दिवसीय ऑनलाइन कार्यक्रम है, जिसमें निर्माण प्रक्रियाओं में AI को व्यापार चुनौतियों के साथ समायोजित करने पर ध्यान केंद्रित किया गया है—मूल्यांकन, डिज़ाइन, परियोजना प्रबंधन और निष्पादन तक। लगभग दो तिहाई कर्मचारियों ने इसे पूरा किया है, जिसमें प्रतिभागियों से कंपनी के पोर्टल पर कम से कम एक इनोवेशन आइडिया जमा करने के लिए कहा गया है। इन प्रपोज़ल की समीक्षा विशेषज्ञें करती हैं, कभी-कभी योगदानकर्ताओं के साथ आगे चर्चा के लिए जुड़ती हैं। उदाहरण के लिए, एक कानूनी टीम के सदस्य ने बड़े भाषा मॉडल (LLMs) का उपयोग केस की समीक्षा को तेज करने के लिए सुझाया, जिससे समान पुरानी केसों की पहचान संभव हो सके और त्वरित प्रतिक्रिया दी जा सके। इस सुझाव के बाद, कानूनी AI टूल का उपयोग कानून संबंधी दस्तावेज़ विश्लेषण और प्रतिक्रिया प्रारूपण में किया गया। **कम कोड/नो कोड टूल्स के साथ उत्साही प्रशिक्षण** आर्को ने तीसरे प्रोग्राम का निर्माण भी किया, जो AI के प्रति उत्साही व्यक्तियों को लक्षित करता है, जो निर्माण सेवाओं के लिए अनुकूलित कम कोड और नो कोड प्लेटफार्मों का उपयोग कर एप्लिकेशन बनाना चाहते हैं। यह हांसिल-हाथ प्रशिक्षण त्रैमासिक रूप से स्ट

CFTC की समर मर्सिंगर ब्लॉकचेन एसोसिएशन की जिम्मेदारी…
कमोडिटी फ्यूचर्स ट्रेडिंग कमीशन (CFTC) की पदाधिकारी समर मर्सिंजर ब्लॉकचेन एसोसिएशन की नई सीईओ बनने वाली हैं। उनका अंतिम दिन CFTC में 30 मई को होगा, और वह 2 जून से प्रमुख क्रिप्टो ट्रेड संगठन में अपना पदभार संभालेंगी। "हम पूरी तरह से खुश हैं कि कमिश्नर मर्सिंजर को ब्लॉकचेन एसोसिएशन का नया सीईओ स्वागत कर रहे हैं," ब्लॉकचेन एसोसिएशन बोर्ड की अध्यक्ष मार्टा बेलचर ने बुधवार को एक बयान में कहा। "यह क्रिप्टो नीति के लिए एक महत्वपूर्ण क्षण है, और हमें भरोसा है कि वह ब्लॉकचेन एसोसिएशन और उद्योग को नई ऊंचाइयों पर पहुंचाने के लिए सही नेता हैं।" 2022 से CFTC में सेवा दे रहीं मर्सिंजर को क्रिप्टो-फ्रेंडली कमिश्नर माना जाता है। 2024 में, उन्होंने यूनिस्वाप लैब्स के साथ एजेंसी के सेटलमेंट समझौते के संबंध में एक असहमति राय दी, जिसमें उन्होंने इस कदम को "एन्फोर्समेंट द्वारा विनियमन" बताया। उन्होंने कहा कि यूनिस्वाप सेटलमेंट ने क्रिप्टो क्षेत्र के बारे में "व्यापक बयानबाजी" की और "कानूनी सिद्धांतों" का उचित रूप से उपयोग नहीं किया, जो न्यायालय के बाहर लागू नहीं हो सकते। 2023 में, एक उद्योग कार्यक्रम में बोलते हुए, मर्सिंजर ने जोर दिया कि अमेरिका में क्रिप्टो तभी फल-फूल सकता है जब कांग्रेस स्पष्ट नीतियों को लागू करे। "जब तक हम किसी प्रकार की स्पष्टता प्रदान नहीं करेंगे, यह गतिविधि

जेपी मॉर्गन ने अपने उल्लेखनीय प्रयोग में ब्लॉकचेन और …
जेपी मॉर्गन ने एक अग्रणी पायलट ट्रांज़ैक्शन सफलतापूर्वक पूरा किया है, जो पारंपरिक वित्त और ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकी को ऑंडो फाइनेंस और चेनलिंक के सहयोग से जोड़ता है। 14 मई को, बैंकिंग दिग्गज की ब्लॉकचेन शाखा, Kinexys, ने ऑंडो फाइनेंस के टोकनयुक्त हील्ड-टर्म US ट्रेजरी उत्पाद, OUSG, का उपयोग करते हुए एक क्रॉस-चेन एटॉमिक_SETTLEMENT किया। यह ट्रांज़ैक्शन पहली बार था जब Kinexys ने अपनी अनुमति प्राप्त ब्लॉकचेन नेटवर्क को एक पब्लिक लेयर-1 ब्लॉकचेन के साथ जोड़ा, जिसमें चेनलिंक का परस्पर संचालन नेटवर्क शामिल था। Kinexys के सेटलमेंट सॉल्यूशंस के प्रमुख नेली जाल्त्समैन ने कहा कि यह पहल JPMorgan की संस्थागत ग्राहकों का समर्थन करने की बढ़ती प्रतिबद्धता को दर्शाती है, क्योंकि वे नई डिजिटल बुनियादी ढाँचों का नेविगेट कर रहे हैं। उन्होंने जोड़ते हुए कहा: "हम अपने संस्थागत भुगतान समाधान को बाहरी सार्वजनिक और निजी दोनों ब्लॉकचेन अवसंरचनाओं के साथ सुरक्षित और विचारशील रूप से जोड़कर, अपने ग्राहकों और व्यापक वित्तीय पारिस्थितिकी तंत्र को और अधिक लाभ और स्केलेबल समाधान प्रदान कर सकते हैं।" जेपी मॉर्गन की परीक्षण ट्रांज़ैक्शन का विवरण यह ऐतिहासिक परीक्षण ट्रांज़ैक्शन ऑंडो चेन टेस्टनेट पर हुआ, जो विशेष रूप से टोकनाइज़ेशन के लिए डिज़ाइन किया गया है। इस ट्रांज़ैक्शन में डिलीवरी वेर्सस पेमेंट (DvP) मॉडल का प्रयोग किया गया, जो संपत्तियों और भुगतानों का एक साथ ट्रांसफर सुनिश्चित करता है, ताकि सेटलमेंट जोखिम को कम किया जा सके। परंपरागत DvP ट्रांज़ैक्शन अक्सर विलंब का सामना करते हैं, जो पुरानी प्रणालियों और मैनुअल प्रक्रियाओं के कारण होते हैं। उद्योग अनुमान लगाते हैं कि इन असंतुलितताओं ने पिछले दशक में बाजार प्रतिभागियों को 900 अरब डॉलर से अधिक का नुकसान पहुंचाया है। सीमावर्तीय ट्रांज़ैक्शनों के साथ, जहां विभिन्न नियमावलियां, मुद्राएं और क्षेत्राधिकार और जटिलता जोड़ते हैं, यह चुनौतियां और भी बढ़ जाती हैं। ब्लॉकचेन अवसंरचना का उपयोग कर, Kinexys और उसके साझेदारों ने एक रीयल-टाइम सेटलमेंट प्रक्रिया का प्रदर्शन किया है, जो मैनुअल भागीदारी को कम करता है, पक्षपात्र का जोखिम घटाता है, और तरलता बढ़ाता है। चेनलिंक ने दोनों ब्लॉकचेन नेटवर्क के बीच गतिविधियों का समन्वय करने के लिए आवश्यक मैसेजिंग फ्रेमवर्क प्रदान किया। Kinexys ने ब्लॉकचेन-आधारित जमा खातों का उपयोग करके व्यापार के भुगतान भाग को अंतिम रूप दिया, जबकि चेनलिंक ने अनुमति प्राप्त और सार्वजनिक चैन के बीच डेटा की स्थिरता सुनिश्चित की। इस दृष्टिकोण ने परिचालन घर्षण को कम किया और सेकंडों में अंतिमता प्राप्त की। चेनलिंक के सह-संस्थापक सर्गेई नजारोव ने इस पायलट की सराहना करते हुए कहा कि यह परंपरागत और विकेंद्रीकृत वित्त को जोड़ने में एक बड़ा मील का पत्थर है। उन्होंने जोर देकर कहा कि वैश्विक संस्थान अब सुरक्षित सार्वजनिक ब्लॉकचेन पहुंच और मजबूत क्रॉस-चेन उपकरणों की रणनीतिक आवश्यकता को स्वीकार कर रहे हैं ताकि नए बाजारों को खोला जा सके।

सॉफ्टवेयर इंजीनियर अपनी 1.5 लाख डॉलर सालाना की नौक…
एंथ्रोपिक के सीईओ डारियो अमोडेई का अनुमान है कि अगले वर्ष तक एआई सभी कोडिंग कार्यों को संभाल लेगा, लेकिन यह कुछ सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के लिए अस्तित्व संकट पैदा कर रहा है। शॉन के, जो दो दशकों का अनुभव रखने वाले सॉफ्टवेयर इंजीनियर हैं और उनके पास कंप्यूटर साइंस की डिग्री भी है, का अप्रैल में रोजगार चली गया है और अब वे आर्थिक संकट में हैं—RV में रह रहे हैं, डोरडैशिंग कर रहे हैं, और ईबे पर अपनी सिक्विन्ग की गई वस्तुएं बेच रहे हैं, क्योंकि पहले उनका 150,000 डॉलर का वेतन गायब हो गया। हालांकि टेक सेक्टर की छंटनी कोई नई बात नहीं है—2008 के वित्तीय संकट और महामारी के बाद भी उन्हें नौकरियों से हाथ धोना पड़ा है—अब कुँआ अलग ही महसूस हो रहा है। 800 आवेदन भेजने के बावजूद उन्हें अभी तक दस से कम इंटरव्यू मिले हैं, जिनमें से कुछ AI एजेंट्स द्वारा किए गए हैं, मानव के बजाय, जिससे वे ‘अदृश्य’ और मानवीय विचार से पहले ही बाहर किए जाने का अनुभव कर रहे हैं। उन्हें डर है कि यह सिर्फ एक ‘सामाजिक और आर्थिक तबाही की ज्वार’ की शुरुआत है, जिसे वे ‘महान विस्थापन’ कह रहे हैं, जो पहले ही शुरू हो चुका है। कुंआ का आखिरी पद एक ऐसी कंपनी में था, जो मेटावर्स पर केंद्रित थी, जिसे एक समय अगली बड़ी बात माना जाता था, लेकिन अब AI प्रगति जैसे ChatGPT ने इसे पीछे छोड़ दिया है। अब, न्यूयॉर्क के केंद्र में किसी तकनीकी नौकरी के बिना, उनकी आय कम भुगतान वाले गिग काम और बिक्री से चलती है, जिसमें केवल कुछ सौ डॉलर ही लाभ हो रहा है। उन्होंने टेक्नोलॉजी सर्टिफिकेट या ट्रकिंग लाइसेंस क्लीयर करने के लिए फिर से स्कूल जाने का विचार किया, पर लागत आश्रयकारी थी। जबकि अमेरिकी श्रम सांख्यिकी ब्यूरो के अनुसार सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग अभी भी एक तेजी से बढ़ता क्षेत्र है, क जैसी कहानियां दर्शाती हैं कि इसमें एक बढ़ता हुआ असमंजस है। अमोडेई का मानना है कि सितंबर तक AI 90% कोड लिख रहा होगा और अगले 12 महीनों में संभवतः सभी कोड, यानी पूरी तरह से कोडिंग स्वचालित हो जाएगी। इस परिवर्तन ने 2024 में 150,000 से अधिक तकनीकी कर्मचारियों को नौकरी से निकाल दिया है, और 2025 की शुरुआत में अतिरिक्त 50,000 लोग प्रभावित हुए हैं। कुंआ चेतावनी देते हैं कि यह प्रवृत्ति लगभग हर किसी को खतरे में डाल रही है और वे इन प्रभावों से निपटने के लिए समाज में कोई समाधान नहीं देख पा रहे हैं। वे कंपनियों की आलोचना करते हैं कि वे मुख्य रूप से लागत कम करने और टैलेंट को घटाने के लिए AI का उपयोग कर रहे हैं, न कि कर्मचारियों की क्षमताओं को बढ़ाने के लिए। अपनी नौकरी गंवाने के बावजूद, कुंआ आशावादी बने हुए हैं और खुद को ‘AI मैक्सिमलिस्ट’ कहते हैं, स्वीकार करते हैं कि यदि AI उनसे बेहतर प्रदर्शन करता है, तो यह व्यक्तिगत बात नहीं है। उनकी वास्तविक निराशा व्यवसायों की पुरानी सोच पर अड़ी रहने से है, जो डेवलपर टीमों को काट रहे हैं, बजाय इसके कि AI का प्रयोग कर उत्पादन क्षमता को गुणा बढ़ाया जाए।