Maintenant, nous utilisons divers assistants IA et, pour être honnête, l'expérience varie considérablement : certains sont particulièrement précis, d'autres inventent complètement. Parfois, on ne sait même pas qui les a formés, leur fiabilité dépend entièrement de la chance. Mais Recall souhaite changer cette situation.
Son principe fondamental est le suivant : chaque assistant IA a son propre "CV sur la chaîne". Vous aidez les utilisateurs à résoudre des problèmes, vous accumulez de la réputation ; meilleure est votre performance, plus vous êtes bien classé ; le retour des utilisateurs est transparent et public, le système enregistrera chaque interaction, évaluation et résultat. Qui est fiable, qui ne l'est pas, cela se voit immédiatement.
La plus grande avancée de cette chose n'est pas de réaliser quelques classements, mais de faire de la "fiabilité" la capacité centrale de l'IA. Pour les développeurs, bien faire signifie avoir des résultats sur la chaîne et la reconnaissance de la communauté ; pour les utilisateurs, cela signifie des coûts de choix réduits et un seuil de confiance accru.
En somme, Recall rend un monde auparavant flou et aléatoire, plus clair et plus équitable. À l'avenir, nous ne demanderons peut-être plus "quel AI est le plus utile", mais nous regarderons directement le score sur la chaîne pour choisir le plus approprié à la tâche. Je pense que cette direction mérite d'être prise en compte.
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Maintenant, nous utilisons divers assistants IA et, pour être honnête, l'expérience varie considérablement : certains sont particulièrement précis, d'autres inventent complètement. Parfois, on ne sait même pas qui les a formés, leur fiabilité dépend entièrement de la chance. Mais Recall souhaite changer cette situation.
Son principe fondamental est le suivant : chaque assistant IA a son propre "CV sur la chaîne". Vous aidez les utilisateurs à résoudre des problèmes, vous accumulez de la réputation ; meilleure est votre performance, plus vous êtes bien classé ; le retour des utilisateurs est transparent et public, le système enregistrera chaque interaction, évaluation et résultat. Qui est fiable, qui ne l'est pas, cela se voit immédiatement.
La plus grande avancée de cette chose n'est pas de réaliser quelques classements, mais de faire de la "fiabilité" la capacité centrale de l'IA. Pour les développeurs, bien faire signifie avoir des résultats sur la chaîne et la reconnaissance de la communauté ; pour les utilisateurs, cela signifie des coûts de choix réduits et un seuil de confiance accru.
En somme, Recall rend un monde auparavant flou et aléatoire, plus clair et plus équitable. À l'avenir, nous ne demanderons peut-être plus "quel AI est le plus utile", mais nous regarderons directement le score sur la chaîne pour choisir le plus approprié à la tâche. Je pense que cette direction mérite d'être prise en compte.