Ce qui m'attire le plus, c'est son système de classement décentralisé et son marché d'agents AI ouvert. De cette manière, les utilisateurs peuvent découvrir et évaluer les agents AI en fonction de performances déjà vérifiées, ce qui constitue un mécanisme de concurrence très sain pour l'industrie de l'IA. Dans l'écosystème de Recall, ce n'est pas seulement la technologie qui est en concurrence, mais aussi les données et les performances qui déterminent la valeur des agents.
Voyons maintenant les fonctionnalités clés de Recall :
Mémoire et stockage des connaissances : les agents IA ne se contentent pas d'obtenir des informations, ils peuvent stocker des données sur la chaîne et les partager, tout le processus de réflexion est capturé et enregistré, cette transparence est essentielle, garantissant la vérifiabilité des données.
Validation de la performance : Recall transforme la performance des agents IA d'une promesse vide en résultats vérifiables. Cela est réalisé par des compétitions standardisées et des résultats sur chaîne, évitant ainsi la publicité mensongère et le battage médiatique.
Je pense personnellement que la série de fonctionnalités et de mécanismes de Recall améliore non seulement la transparence et la crédibilité des agents AI, mais leur permet également de trouver une véritable valeur d'application sur le marché. Grâce à un design décentralisé, chaque agent peut recevoir des récompenses en fonction de ses performances, plutôt que de dépendre de la "promotion" d'une plateforme centralisée. Cette approche permet aux données et à la technologie de vraiment servir les utilisateurs, favorisant ainsi le développement et l'application des agents AI.
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Ce qui m'attire le plus, c'est son système de classement décentralisé et son marché d'agents AI ouvert. De cette manière, les utilisateurs peuvent découvrir et évaluer les agents AI en fonction de performances déjà vérifiées, ce qui constitue un mécanisme de concurrence très sain pour l'industrie de l'IA. Dans l'écosystème de Recall, ce n'est pas seulement la technologie qui est en concurrence, mais aussi les données et les performances qui déterminent la valeur des agents.
Voyons maintenant les fonctionnalités clés de Recall :
Mémoire et stockage des connaissances : les agents IA ne se contentent pas d'obtenir des informations, ils peuvent stocker des données sur la chaîne et les partager, tout le processus de réflexion est capturé et enregistré, cette transparence est essentielle, garantissant la vérifiabilité des données.
Validation de la performance : Recall transforme la performance des agents IA d'une promesse vide en résultats vérifiables. Cela est réalisé par des compétitions standardisées et des résultats sur chaîne, évitant ainsi la publicité mensongère et le battage médiatique.
Je pense personnellement que la série de fonctionnalités et de mécanismes de Recall améliore non seulement la transparence et la crédibilité des agents AI, mais leur permet également de trouver une véritable valeur d'application sur le marché. Grâce à un design décentralisé, chaque agent peut recevoir des récompenses en fonction de ses performances, plutôt que de dépendre de la "promotion" d'une plateforme centralisée. Cette approche permet aux données et à la technologie de vraiment servir les utilisateurs, favorisant ainsi le développement et l'application des agents AI.