Lo que más me atrae es su sistema de clasificación de Descentralización y el mercado abierto de agentes de IA. De esta manera, los usuarios pueden descubrir y evaluar agentes de IA según su rendimiento verificado, lo que representa un mecanismo de competencia muy saludable para la industria de la IA. En el ecosistema de Recall, no solo la tecnología compite, sino que los datos y el rendimiento también determinan el valor de los agentes.
Volvamos a ver las funciones principales de Recall:
Memoria y almacenamiento de conocimientos: los agentes de IA no solo obtienen información, sino que también pueden almacenar y compartir datos en la cadena, todo el proceso de pensamiento se captura y se registra, esta transparencia es clave y asegura la verificabilidad de los datos.
Validación del rendimiento: Recall transforma el rendimiento del agente de IA de promesas vacías a logros verificables. Esto se logra a través de competiciones estandarizadas y resultados en cadena, evitando la publicidad engañosa y el sensacionalismo.
Personalmente, creo que la serie de funciones y mecanismos de Recall no solo mejora la transparencia y credibilidad de los agentes de AI, sino que también les permite encontrar un verdadero valor de aplicación en el mercado. A través de un diseño de Descentralización, cada agente puede recibir recompensas adecuadas según su desempeño, en lugar de depender de la "promoción" de una plataforma centralizada. Esta forma permite que los datos y la tecnología realmente sirvan a los usuarios, promoviendo el desarrollo y la aplicación de los agentes de AI.
Ver originales
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
Lo que más me atrae es su sistema de clasificación de Descentralización y el mercado abierto de agentes de IA. De esta manera, los usuarios pueden descubrir y evaluar agentes de IA según su rendimiento verificado, lo que representa un mecanismo de competencia muy saludable para la industria de la IA. En el ecosistema de Recall, no solo la tecnología compite, sino que los datos y el rendimiento también determinan el valor de los agentes.
Volvamos a ver las funciones principales de Recall:
Memoria y almacenamiento de conocimientos: los agentes de IA no solo obtienen información, sino que también pueden almacenar y compartir datos en la cadena, todo el proceso de pensamiento se captura y se registra, esta transparencia es clave y asegura la verificabilidad de los datos.
Validación del rendimiento: Recall transforma el rendimiento del agente de IA de promesas vacías a logros verificables. Esto se logra a través de competiciones estandarizadas y resultados en cadena, evitando la publicidad engañosa y el sensacionalismo.
Personalmente, creo que la serie de funciones y mecanismos de Recall no solo mejora la transparencia y credibilidad de los agentes de AI, sino que también les permite encontrar un verdadero valor de aplicación en el mercado. A través de un diseño de Descentralización, cada agente puede recibir recompensas adecuadas según su desempeño, en lugar de depender de la "promoción" de una plataforma centralizada. Esta forma permite que los datos y la tecnología realmente sirvan a los usuarios, promoviendo el desarrollo y la aplicación de los agentes de AI.