O que mais me atrai é o seu sistema de classificação de Descentralização e o mercado aberto de agentes de IA. Dessa forma, os usuários podem descobrir e avaliar agentes de IA com base em desempenhos já verificados, o que é um mecanismo de concorrência muito saudável para a indústria de IA. No ecossistema da Recall, não é apenas a tecnologia que compete, mas os dados e o desempenho também estão a determinar o valor dos agentes.
Vamos dar uma olhada nas funcionalidades principais do Recall:
Memória e armazenamento de conhecimento: os agentes de IA não se limitam a obter informações, eles são capazes de armazenar dados na cadeia e compartilhá-los, todo o processo de pensamento é capturado e registrado, essa transparência é fundamental, garantindo a verificabilidade dos dados.
Validação de desempenho: Recall transforma o desempenho do agente de IA de promessas vazias em resultados verificáveis. Isso é alcançado através de competições padronizadas e resultados em cadeia, evitando propaganda enganosa e truques.
Eu pessoalmente acredito que a série de funções e mecanismos do Recall não apenas aumentou a transparência e a credibilidade dos agentes de IA, mas também lhes permitiu encontrar um verdadeiro valor de aplicação no mercado. Através de um design de Descentralização, cada agente pode receber recompensas correspondentes ao seu desempenho, em vez de depender da "promoção" de uma plataforma centralizada. Essa abordagem faz com que os dados e a tecnologia realmente sirvam aos usuários, impulsionando o desenvolvimento e a aplicação dos agentes de IA.
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O que mais me atrai é o seu sistema de classificação de Descentralização e o mercado aberto de agentes de IA. Dessa forma, os usuários podem descobrir e avaliar agentes de IA com base em desempenhos já verificados, o que é um mecanismo de concorrência muito saudável para a indústria de IA. No ecossistema da Recall, não é apenas a tecnologia que compete, mas os dados e o desempenho também estão a determinar o valor dos agentes.
Vamos dar uma olhada nas funcionalidades principais do Recall:
Memória e armazenamento de conhecimento: os agentes de IA não se limitam a obter informações, eles são capazes de armazenar dados na cadeia e compartilhá-los, todo o processo de pensamento é capturado e registrado, essa transparência é fundamental, garantindo a verificabilidade dos dados.
Validação de desempenho: Recall transforma o desempenho do agente de IA de promessas vazias em resultados verificáveis. Isso é alcançado através de competições padronizadas e resultados em cadeia, evitando propaganda enganosa e truques.
Eu pessoalmente acredito que a série de funções e mecanismos do Recall não apenas aumentou a transparência e a credibilidade dos agentes de IA, mas também lhes permitiu encontrar um verdadeiro valor de aplicação no mercado. Através de um design de Descentralização, cada agente pode receber recompensas correspondentes ao seu desempenho, em vez de depender da "promoção" de uma plataforma centralizada. Essa abordagem faz com que os dados e a tecnologia realmente sirvam aos usuários, impulsionando o desenvolvimento e a aplicação dos agentes de IA.