ज़्यादातर AI एजेंट्स सीखते नहीं हैं

$REI इस बात पर दांव लगा रहा है कि अगली सीमा बेहतर प्रॉम्प्ट नहीं, बल्कि निरंतर संज्ञान, अवधारणा निर्माण और डोमेन-विशिष्ट बुद्धिमत्ता है।

आज के अधिकांश AI एजेंट वास्तव में सीखते नहीं हैं।

वे टुकड़ों को याद रखते हैं।

वे दस्तावेज़ खोजते हैं।

वे टूल्स को कॉल करते हैं।

वे प्रॉम्प्ट का पालन करते हैं।

वे डेमो में प्रभावशाली लग सकते हैं।

लेकिन हफ्तों के उपयोग के बाद, उनमें से अधिकांश आपके डोमेन को समझने में अभी भी सार्थक रूप से बेहतर नहीं होते।

यही वह अंतर है जिसे $REI / Unit हल करने की कोशिश कर रहा है।

कोई दूसरा चैटबॉट बनाकर नहीं।

कोई दूसरा फाउंडेशन मॉडल लपेटकर नहीं।

कोई वेक्टर डेटाबेस जोड़कर और उसे मेमोरी कहकर नहीं।

बल्कि AI एप्लिकेशन के नीचे एक निरंतर संज्ञान परत बनाने का प्रयास करके।

यही $REI की थीसिस है।

और अगर टीम दिशात्मक रूप से भी सही है, तो बाजार शायद गलत श्रेणी देख रहा है।

सरल थीसिस

AI बाजार वर्तमान में तीन चीजों से ग्रस्त है:

• बड़े मॉडल

• बेहतर प्रॉम्प्ट

• अधिक एजेंट

तीनों मायने रखते हैं।

लेकिन इनमें से कोई भी गहरी समस्या को पूरी तरह हल नहीं करता:

अधिकांश AI सिस्टम उपयोग के माध्यम से टिकाऊ समझ जमा नहीं करते।

वे टेक्स्ट याद रख सकते हैं।

वे फाइलें खोज सकते हैं।

वे जानकारी का सारांश बना सकते हैं।

लेकिन सच्ची डोमेन विशेषज्ञता के लिए भंडारण से अधिक चाहिए।

इसके लिए अवधारणा निर्माण चाहिए।

इसके लिए निरंतर संदर्भ चाहिए।

इसके लिए संबंधों पर तर्क चाहिए।

इसके लिए यह जानना चाहिए कि क्या मजबूत करना है, क्या कमजोर करना है, क्या भूलना है और क्या जोड़ना है।

यही कारण है कि $REI दिलचस्प है।

REI यह कहकर जीतने की कोशिश नहीं कर रहा है:

"हमारे पास एक और AI एजेंट है।"

अधिक मजबूत फ्रेमिंग यह है:

"हम एक ऐसा सिस्टम बना रहे हैं जो एक डोमेन-विशिष्ट तर्क परत में विकसित हो सकता है।"

यह एक बहुत अलग दावा है।

निरंतर संज्ञान क्या है?

निरंतर संज्ञान से मेरा मतलब एक ऐसा सिस्टम है जो केवल पिछली बातचीत को संग्रहीत नहीं करता, बल्कि उनके कारण अपने तर्क करने के तरीके को बदलता है।

यह अंतर मायने रखता है।

मेमोरी संज्ञान नहीं है।

एक डेटाबेस एक तथ्य संग्रहीत कर सकता है।

एक वेक्टर सर्च सिस्टम एक दस्तावेज़ खोज सकता है।

एक चैटबॉट आपका नाम याद रख सकता है।

लेकिन संज्ञान पिछली बातचीत का उपयोग करके भविष्य के तर्क को नया आकार देने की क्षमता है।

एक उपयोगी सिस्टम को केवल यह याद नहीं रखना चाहिए कि क्या हुआ।

इसे समझना चाहिए कि यह क्यों मायने रखता है।

इसे पता होना चाहिए कि कौन सी अवधारणाएँ संबंधित हैं।

इसे पता होना चाहिए कि पुराना संदर्भ कब बासी है।

इसे पता होना चाहिए कि कब एक सुधार भविष्य के व्यवहार को अपडेट करना चाहिए।

इसे उपयोग किए जाने पर अधिक उपयोगी होना चाहिए।

अधिकांश AI एजेंट अभी भी ऐसा करने में विफल रहते हैं।

और यहीं पर REI Core बातचीत में प्रवेश करता है।

सरल भाषा में REI Core

REI Core परियोजना का हृदय है।

टीम इसे एक मानक फाउंडेशन मॉडल के बजाय एक एल्गोरिदमिक बुद्धिमत्ता प्रणाली के रूप में वर्णित करती है।

महत्वपूर्ण हिस्सा यह नहीं है कि यह उत्तर दे सकता है।

महत्वपूर्ण हिस्सा यह है कि यह उत्तर देने का प्रयास कैसे करता है।

सार्वजनिक REI सामग्री Core को मालिकाना एल्गोरिदम, समानांतर प्रसंस्करण, अनुकूली आंतरिक संरचनाओं और इन्फ्रेंस-टाइम लर्निंग के आसपास बनाए गए सिस्टम के रूप में वर्णित करती है।

सरल शब्दों में:

Core एक स्थायी ज्ञान संरचना बनाने, संशोधित करने और उस पर तर्क करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

वह संरचना सिर्फ यादों का एक फ़ोल्डर नहीं है।

यह एक गतिशील तर्क सतह के करीब है।

अवधारणाएँ जुड़ सकती हैं।

संबंध मजबूत हो सकते हैं।

कमजोर रास्ते क्षय हो सकते हैं।

नए पैटर्न उभर सकते हैं।

सिस्टम बार-बार बातचीत के माध्यम से अधिक विशिष्ट हो सकता है।

यही कुंजी है।

एक सामान्य LLM भाषा उत्पन्न कर सकता है।

एक RAG सिस्टम जानकारी खोज सकता है।

एक टूल-उपयोग करने वाला एजेंट कार्य निष्पादित कर सकता है।

लेकिन REI Core तर्क परत को स्वयं अनुकूली बनाने का प्रयास कर रहा है।

यही कारण है कि इसे "एक और AI रैपर" कहना बात को समझने से चूक जाता है।

यह सिर्फ RAG क्यों नहीं है

RAG उपयोगी है।

लेकिन RAG संज्ञान नहीं है।

एक RAG सिस्टम आमतौर पर पूछता है:

"कौन से दस्तावेज़ खंड इस क्वेरी के लिए शब्दार्थ रूप से करीब हैं?"

एक अवधारणात्मक तर्क प्रणाली कुछ गहरा पूछती है:

"कौन सी अवधारणाएँ शामिल हैं, वे कैसे संबंधित हैं, कौन से रास्ते उन्हें जोड़ते हैं, और उस संरचना को पार करने से क्या निष्कर्ष निकलता है?"

वह अंतर बहुत बड़ा है।

खोज जानकारी पा सकती है।

तर्क को संरचना बनानी चाहिए।

खोज एक दस्तावेज़ सतह पर ला सकती है।

तर्क को समझना चाहिए कि दस्तावेज़ क्यों मायने रखता है।

खोज एक तथ्य वापस कर सकती है।

तर्क को समझना चाहिए कि वह तथ्य अन्य विश्वासों को कैसे बदलता है।

खोज पहुंच के बारे में है।

संज्ञान परिवर्तन के बारे में है।

यहीं पर REI का "अवधारणात्मक तर्क" फ्रेमिंग महत्वपूर्ण हो जाता है।

विचार यह है कि बुद्धिमत्ता को केवल टेक्स्ट में पैटर्न से मेल नहीं खाना चाहिए।

इसे अवधारणाओं और संबंधों का संरचित प्रतिनिधित्व बनाना चाहिए।

कोड अवधारणात्मक है।

बाजार डेटा अवधारणात्मक है।

कानूनी मिसाल अवधारणात्मक है।

वैज्ञानिक अनुसंधान अवधारणात्मक है।

व्यक्तिगत प्राथमिकताएँ अवधारणात्मक हैं।

अगर किसी चीज़ में संरचना, संबंध और संदर्भ है, तो वह एक तर्क प्रणाली का हिस्सा बन सकती है।

यही डिज़ाइन स्पेस है जिसकी ओर REI बढ़ रहा है।

यह अभी क्यों मायने रखता है

समय मायने रखता है।

AI को अपनाना विस्फोटक रूप से बढ़ रहा है।

AI बुनियादी ढांचे पर खर्च विस्फोटक रूप से बढ़ रहा है।

एजेंट उत्पाद विस्फोटक रूप से बढ़ रहे हैं।

लेकिन टिकाऊ AI मेमोरी, विश्वसनीय तर्क और डोमेन-विशिष्ट सीखना अभी भी कमजोर हैं।

यह एक अंतर पैदा करता है कि AI डेमो में कैसा दिखता है और उद्यमों को प्रोडक्शन में वास्तव में क्या चाहिए।

AI का डेमो संस्करण है:

"एक सवाल पूछें और एक अच्छा उत्तर पाएं।"

AI का प्रोडक्शन संस्करण है:

"क्या यह सिस्टम हमारे डोमेन को समझ सकता है, महत्वपूर्ण चीजों को याद रख सकता है, समय के साथ अनुकूलित हो सकता है और बार-बार उपयोग के माध्यम से अधिक विश्वसनीय बन सकता है?"

वह दूसरी समस्या बहुत कठिन है।

यह वही है जहाँ वास्तविक आर्थिक मूल्य है।

एक कंपनी को ऐसे AI की आवश्यकता नहीं है जो केवल सामान्य तथ्य जानता हो।

उसे एक ऐसे AI की आवश्यकता है जो अपने स्वयं के संचालन वातावरण को समझता हो।

उसके दस्तावेज़।

उसके वर्कफ़्लो।

उसके किनारे के मामले।

उसके ग्राहक।

उसकी नीतियाँ।

उसकी आंतरिक भाषा।

उसके ऐतिहासिक निर्णय।

उसकी जोखिम सहनशीलता।

उसके लक्ष्य।

यही डोमेन विशेषज्ञता है।

और डोमेन विशेषज्ञता अकेले एक सामान्य चैटबॉट इंटरफ़ेस द्वारा नहीं बनाई जाती है।

उदाहरण इसे स्पष्ट करते हैं

एक कानूनी AI को केवल दस्तावेज़ याद नहीं रखने चाहिए।

इसे समझना चाहिए कि एक फर्म जोखिम के बारे में कैसे तर्क करती है।

इसे मिसाल, अधिकार क्षेत्र, ग्राहक प्राथमिकता, मसौदा शैली और रणनीतिक बाधाओं को जोड़ना चाहिए।

एक शोध AI को केवल पेपर्स का सारांश नहीं बनाना चाहिए।

इसे तंत्र, धारणाओं, विरोधाभासों और खुले प्रश्नों को जोड़ना चाहिए।

इसे पता होना चाहिए कि कौन से निष्कर्ष एक दूसरे को मजबूत करते हैं और कौन से अनिश्चितता पैदा करते हैं।

एक वित्तीय खुफिया AI को केवल बाजार डेटा नहीं खुरचना चाहिए।

इसे शासन, आख्यान, उत्प्रेरक, रिफ्लेक्सिविटी और सिग्नल क्षय सीखना चाहिए।

इसे समझना चाहिए कि एक ही मीट्रिक विभिन्न संदर्भों में अलग-अलग चीजें कब मायने रखती है।

एक व्यक्तिगत AI को केवल प्राथमिकताएँ याद नहीं रखनी चाहिए।

इसे संदर्भ का अनुमान लगाने में बेहतर होना चाहिए।

इसे समझना चाहिए कि आपके लक्ष्य, आदतें, बाधाएँ और प्राथमिकताएँ समय के साथ कैसे विकसित होती हैं।

यही मेमोरी और संज्ञान के बीच का अंतर है।

मेमोरी संग्रहीत करती है।

संज्ञान अनुकूलित होता है।

Core 0.5a का संकेत

REI के आसपास सबसे महत्वपूर्ण सार्वजनिक संकेतों में से एक Core 0.5a है।

0.5a अपडेट मायने रखता है क्योंकि यह इस बात पर केंद्रित है कि Units कैसे सीखते हैं, याद करते हैं, ज्ञान बनाए रखते हैं और विकसित होते हैं।

मुख्य विचारों में शामिल हैं:

• Unit-स्तरीय विकास

• हाइब्रिड रिकॉल

• हाइपरग्राफ-शैली संवर्धन

• अनुकूली संदर्भ प्रसंस्करण

• ज्ञान स्थिरता

• रनटाइम विश्वसनीयता

• बेहतर सीखने का व्यवहार

यह एक साधारण चैटबॉट रैपर की भाषा नहीं है।

यह एक ऐसी टीम की भाषा है जो Unit स्तर पर सीखने और तर्क को अधिक मजबूत बनाने की कोशिश कर रही है।

सबसे महत्वपूर्ण वाक्यांश है Unit-स्तरीय विकास।

यदि Units व्यक्तिगत रूप से विकसित हो सकते हैं, तो दो Units अलग-अलग उपयोग के बाद समान नहीं रहने चाहिए।

कानूनी तर्क पर प्रशिक्षित एक Unit को बाजार अनुसंधान पर प्रशिक्षित एक Unit से अलग विकसित होना चाहिए।

नैदानिक डेटा पर प्रशिक्षित एक Unit को उत्पाद रणनीति पर प्रशिक्षित एक Unit से अलग विकसित होना चाहिए।

एक मजबूत ऑपरेटर द्वारा प्रशिक्षित एक Unit को एक खराब प्रशिक्षित Unit की तुलना में अधिक मूल्यवान होना चाहिए।

यह दीर्घकालिक विचार है।

एक Unit सिर्फ एक सहायक नहीं है।

एक Unit एक प्रशिक्षित संज्ञान सतह है।

यदि वह थीसिस काम करती है, तो प्रशिक्षित Units डोमेन-विशिष्ट संज्ञानात्मक संपत्ति बन सकते हैं।

प्रॉम्प्ट नहीं।

फ़ोल्डर नहीं।

चैट इतिहास नहीं।

सामान्य एजेंट नहीं।

संज्ञानात्मक संपत्ति।

Factory क्यों मायने रखता है

Core इंजन है।

Factory उत्पाद सतह है।

Factory वह जगह है जहाँ उपयोगकर्ता Core द्वारा संचालित व्यक्तिगत संज्ञानात्मक एजेंट बना सकते हैं।

महत्वपूर्ण वाक्यांश "एक एजेंट बनाएं" नहीं है।

हर कोई एजेंट बना रहा है।

महत्वपूर्ण वाक्यांश है "एजेंट जो उपयोगकर्ता के साथ विकसित होते हैं।"

यही अंतर है।

यदि Factory काम करता है, तो उत्पाद सिर्फ यह नहीं है:

"एक बॉट बनाएं।"

उत्पाद बन जाता है:

"एक Unit बनाएं जो एक विशेष तर्क भागीदार में विकसित होता है।"

शोध के लिए एक Unit।

कानूनी वर्कफ़्लो के लिए एक Unit।

वित्तीय विश्लेषण के लिए एक Unit।

संचालन के लिए एक Unit।

व्यक्तिगत उत्पादकता के लिए एक Unit।

रणनीति के लिए एक Unit।

किसी भी डोमेन के लिए एक Unit जहाँ निरंतर संदर्भ और बार-बार बातचीत मायने रखती है।

डोमेन जितना अधिक विशिष्ट होगा, Unit उतना ही अधिक मूल्यवान हो सकता है।

यह सामान्य चैटबॉट मॉडल के विपरीत है।

सामान्य AI समान फाउंडेशन मॉडल तक पहुँच पर प्रतिस्पर्धा करता है।

डोमेन संज्ञान उपयोगकर्ता के आसपास चक्रवृद्धि होता है।

यह एक बहुत मजबूत थीसिस है।

यह LLM को कैसे पूरक कर सकता है

तेजी वाली REI थीसिस यह नहीं है कि "LLM मर चुके हैं।"

यह बहुत सरल है।

LLM भाषा में उत्कृष्ट हैं।

वे शक्तिशाली इंटरफ़ेस हैं।

वे कई संदर्भों में उपयोगी तर्क उपकरण हैं।

लेकिन भाषा पूरी समस्या नहीं है।

भाषा इंटरफ़ेस है।

संज्ञान वह है जो नीचे होना चाहिए।

यही कारण है कि REI को मायने रखने के लिए LLM को बदलने की आवश्यकता नहीं है।

यह उन्हें पूरक कर सकता है।

एक LLM बोल सकता है।

Core तर्क कर सकता है।

Factory वितरित कर सकता है।

Catalog विशेषज्ञता का मुद्रीकरण कर सकता है।

$REI पहुँच और मूल्य का समन्वय कर सकता है।

यही वह स्टैक है जिसे मैं देख रहा हूँ।

कोई दूसरा चैटबॉट नहीं।

AI एप्लिकेशन के नीचे एक संभावित संज्ञान परत।

बाजार श्रेणी को गलत कीमत दे रहा है

अधिकांश क्रिप्टो AI परियोजनाओं को वर्गीकृत करना आसान है।

AI एजेंट।

GPU सिक्का।

RAG ऐप।

LLM रैपर।

DePIN कंप्यूट।

चैटबॉट।

REI को वर्गीकृत करना कठिन है।

यह मौजूदा बाल्टियों में अच्छी तरह फिट नहीं बैठता।

इससे इसे समझाना कठिन हो जाता है।

लेकिन यही कारण है कि यह गलत कीमत पर हो सकता है।

बाजार आमतौर पर दृश्य ऐप्स को महत्व देने में अच्छे हैं।

वे बुनियादी ढांचे को महत्व देने में बदतर हैं, जब तक कि वह बुनियादी ढाँचा स्पष्ट न हो जाए।

वे डेमो को महत्व देने में अच्छे हैं।

वे आर्किटेक्चर को महत्व देने में बदतर हैं।

वे सरल आख्यानों को महत्व देने में अच्छे हैं।

वे नए प्राइमिटिव को महत्व देने में बदतर हैं।

यही कारण है कि मुझे लगता है कि REI ध्यान देने योग्य है।

इसलिए नहीं कि हर दावा पहले से ही सिद्ध है।

क्योंकि जिस श्रेणी पर यह लक्ष्य कर रहा है, वह "AI टोकन" से बहुत बड़ी है।

अगर टीम सही है, तो यह सिर्फ एक और AI उत्पाद बनाने के बारे में नहीं है।

यह AI स्टैक में एक लापता परत बनाने के बारे में है।

थीसिस को क्या साबित करेगा?

REI से संपर्क करने का सही तरीका अंध विश्वास नहीं है।

दावे बड़े हैं।

श्रेणी शुरुआती है।

सबूत का बोझ अधिक है।

मेरे लिए, मुख्य सबूत बिंदु सरल हैं:

• क्या प्रशिक्षित Units समय के साथ मापने योग्य रूप से बेहतर होते हैं?

• क्या वे बिना शोर हुए डोमेन-विशिष्ट ज्ञान बनाए रख सकते हैं?

• क्या Core उन कार्यों में सरल RAG से बेहतर प्रदर्शन कर सकता है जिनमें अवधारणा ट्रैवर्सल की आवश्यकता होती है?

• क्या उपयोगकर्ता ऐसे एजेंट बना सकते हैं जो बार-बार उपयोग के साथ अधिक मूल्यवान हो जाते हैं?

• क्या बाहरी उपयोगकर्ता मेमोरी और वास्तविक अनुकूलन के बीच अंतर को सत्यापित कर सकते हैं?

• क्या Factory अनुसंधान आर्किटेक्चर को एक ऐसे उत्पाद में बदल सकता है जिसका उपयोग लोग हर दिन करते हैं?

• क्या Catalog अंततः विशेष Units के लिए एक बाजार बना सकता है?

यही स्कोरबोर्ड है।

यदि REI दिखा सकता है कि Units बातचीत के माध्यम से उपयोगिता में चक्रवृद्धि करते हैं, तो बाजार को पुनर्विचार करना होगा कि यह किस श्रेणी में आता है।

क्योंकि तब संपत्ति सिर्फ सॉफ्टवेयर नहीं है।

संपत्ति प्रशिक्षित संज्ञान है।

जोखिम स्पष्ट है

एक गंभीर तेजी वाली थीसिस में जोखिम शामिल होना चाहिए।

REI AI वेपरवेयर से भरे बाजार में बड़े आर्किटेक्चरल दावे कर रहा है।

इसका मतलब है कि बार ऊँचा है।

परियोजना को रिलीज़, तकनीकी स्पष्टता, उपयोगकर्ता साक्ष्य, बाहरी सत्यापन और क्या Units बार-बार उपयोग के माध्यम से वास्तव में सुधार करते हैं, के आधार पर आंका जाना चाहिए।

निष्पादन जोखिम भी है।

शोध कठिन है।

शोध को उत्पाद में बदलना कठिन है।

शोध को क्रिप्टो-नेटिव आर्थिक नेटवर्क में बदलना और भी कठिन है।

तो नहीं, यह एक गारंटीकृत परिणाम नहीं है।

लेकिन यही कारण है कि यह दिलचस्प है।

बाजार REI पर ध्यान नहीं दे रहा है क्योंकि दावे आसान हैं।

बाजार ध्यान दे रहा है क्योंकि दावे बड़े हैं।

और यदि दावे मान्य हैं, तो लाभ "एक और AI एजेंट टोकन" नहीं है।

लाभ अनुकूली AI सिस्टम के लिए एक नया प्राइमिटिव है।

यहाँ क्रिप्टो क्यों मायने रखता है

बहुत से लोग AI से जुड़ा क्रिप्टो देखते हैं और तुरंत सबसे बुरा मान लेते हैं।

वह वृत्ति समझ में आती है।

क्रिप्टो ने बहुत कम सार वाले अंतहीन AI आख्यान उत्पन्न किए हैं।

लेकिन REI में क्रिप्टो परत सिर्फ सजावटी नहीं है।

अधिक दिलचस्प थीसिस यह है कि Units आर्थिक रूप से सार्थक डिजिटल संपत्ति बन सकते हैं।

यदि एक Unit को प्रशिक्षित, विशिष्ट और समय के साथ बेहतर बनाया जा सकता है, तो उस Unit तक पहुँच मायने रखती है।

उपयोग मायने रखता है।

स्वामित्व मायने रखता है।

परिनियोजन मायने रखता है।

सत्यापन मायने रखता है।

बाजार मायने रखते हैं।

यहीं पर $REI एक सरल टोकन लेबल से अधिक दिलचस्प हो जाता है।

टोकन पहुँच, SDK/API उपयोग, परिनियोजन और भविष्य के पारिस्थितिकी तंत्र समन्वय के आसपास बैठ सकता है।

यदि Catalog विशेष Units के लिए एक बाजार बन जाता है, तो आर्थिक डिज़ाइन और भी महत्वपूर्ण हो जाता है।

विशेष Units की कल्पना करें:

• कानूनी शोध

• बाजार विश्लेषण

• वैज्ञानिक खोज

• उत्पाद संचालन

• व्यक्तिगत उत्पादकता

• अनुपालन

• कोडिंग वर्कफ़्लो

• उद्यम ज्ञान

एक सामान्य एजेंट की नकल करना आसान है।

एक प्रशिक्षित डोमेन Unit की नकल करना आसान नहीं हो सकता है।

यही क्रिप्टो-नेटिव कोण है जिस पर ध्यान देने योग्य है।

"AI + टोकन" नहीं।

बल्कि विशेष संज्ञानात्मक संपत्तियों के आसपास पहुँच और समन्वय।

मेरा वर्तमान मानसिक मॉडल

REI को समझने का सबसे अच्छा तरीका वर्तमान में यह है:

LLM बोलते हैं।

Core तर्क करता है।

Factory वितरित करता है।

Catalog विशेषज्ञता का मुद्रीकरण कर सकता है।

$REI पहुँच और मूल्य का समन्वय करता है।

यही स्टैक है।

यही कारण है कि परियोजना को एक वाक्य में समझाना कठिन है।

यह सिर्फ एक एजेंट नहीं है।

यह सिर्फ एक मॉडल नहीं है।

यह सिर्फ एक चैटबॉट नहीं है।

यह सिर्फ एक टोकन नहीं है।

यह एक दांव है कि AI की अगली सीमा बेहतर प्रॉम्प्ट नहीं, बल्कि निरंतर संज्ञान है।

और यह एक बहुत अधिक दिलचस्प दांव है।

एक-वाक्य थीसिस

अधिकांश AI एजेंट सीखते नहीं हैं।

वे खोजते हैं, याद करते हैं और निष्पादित करते हैं।

REI दांव लगा रहा है कि अगली सीमा अनुकूली संज्ञान है: ऐसी प्रणालियाँ जो अवधारणाएँ बनाती हैं, ज्ञान बनाए रखती हैं, बातचीत के माध्यम से विकसित होती हैं और समय के साथ डोमेन-विशिष्ट बन जाती हैं।

यही कारण है कि मैं $REI देख रहा हूँ।

इसलिए नहीं कि थीसिस छोटी है।

क्योंकि वह नहीं है।

वित्तीय सलाह नहीं।

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