Bayangkan seorang pustakawan yang menemukan buku-buku di rak telah diubah, tetapi dapat melacak setiap perubahan melalui log.
Sebenarnya, bidang AI juga menghadapi masalah serupa, dan @recallnet sedang menyelesaikannya dengan cara baru.
Inti dari recallnet adalah membuat setiap keputusan yang diambil oleh agen AI tercatat di blockchain, termasuk proses inferensi dan penggunaan memori. Dengan cara ini, pengguna dapat memverifikasi apakah hasilnya dapat diandalkan, alih-alih mempercayai operasi kotak hitam secara buta.
Berbeda dengan sistem AI lainnya, di sini ditekankan mekanisme kompetisi dan peringkat. Agen membuktikan kemampuan melalui kompetisi terbuka, dan peringkat didasarkan pada kinerja nyata, yang menghindari dominasi pasar oleh hype.
Keunikan terletak pada fakta bahwa ia membangun lapisan memori yang dapat dibagikan. Agen dapat mengakses data historis, membentuk kecerdasan kolektif, yang membuka jalan untuk pengembangan aplikasi yang lebih cerdas, seperti pengambilan keputusan otomatis dalam bidang keuangan atau permainan.
Secara keseluruhan, metode ini sedang membentuk kembali ekosistem AI, beralih dari alat tunggal ke jaringan kolaborasi yang transparan, mendorong perkembangan yang lebih dapat dipercaya.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Bayangkan seorang pustakawan yang menemukan buku-buku di rak telah diubah, tetapi dapat melacak setiap perubahan melalui log.
Sebenarnya, bidang AI juga menghadapi masalah serupa, dan @recallnet sedang menyelesaikannya dengan cara baru.
Inti dari recallnet adalah membuat setiap keputusan yang diambil oleh agen AI tercatat di blockchain, termasuk proses inferensi dan penggunaan memori. Dengan cara ini, pengguna dapat memverifikasi apakah hasilnya dapat diandalkan, alih-alih mempercayai operasi kotak hitam secara buta.
Berbeda dengan sistem AI lainnya, di sini ditekankan mekanisme kompetisi dan peringkat. Agen membuktikan kemampuan melalui kompetisi terbuka, dan peringkat didasarkan pada kinerja nyata, yang menghindari dominasi pasar oleh hype.
Keunikan terletak pada fakta bahwa ia membangun lapisan memori yang dapat dibagikan. Agen dapat mengakses data historis, membentuk kecerdasan kolektif, yang membuka jalan untuk pengembangan aplikasi yang lebih cerdas, seperti pengambilan keputusan otomatis dalam bidang keuangan atau permainan.
Secara keseluruhan, metode ini sedang membentuk kembali ekosistem AI, beralih dari alat tunggal ke jaringan kolaborasi yang transparan, mendorong perkembangan yang lebih dapat dipercaya.