Найбільше мене приваблює його децентралізована рейтингова система та відкритий ринок AI агентів. Завдяки цьому користувачі можуть виявляти та оцінювати AI агентів на основі вже підтверджених показників, що є дуже здоровим механізмом конкуренції для індустрії AI. У екосистемі Recall змагаються не лише технології, а й дані та показники визначають вартість агентів.
Давайте ще раз подивимося на основні функції Recall:
Пам'ять та зберігання знань: AI-агенти не лише отримують інформацію, вони можуть зберігати дані в ланцюзі та ділитися ними, весь процес мислення фіксується та записується, ця прозорість є надзвичайно важливою, оскільки забезпечує перевірність даних.
Верифікація продуктивності: Recall перетворює продуктивність AI-агента з порожніх обіцянок на перевірені результати. Це досягається через стандартизовані змагання та результати на блокчейні, уникаючи неправдивої реклами та шуму.
Я особисто вважаю, що функції та механізми серії Recall не лише підвищують прозорість і надійність AI-агентів, а й дозволяють їм знаходити справжню цінність на ринку. Завдяки децентралізованому дизайну кожен агент може отримувати відповідну винагороду залежно від своїх досягнень, а не покладатися на «продаж» з боку якогось централізованого платформи. Цей підхід дозволяє даним і технологіям дійсно служити користувачам, сприяючи розвитку та застосуванню AI-агентів.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Найбільше мене приваблює його децентралізована рейтингова система та відкритий ринок AI агентів. Завдяки цьому користувачі можуть виявляти та оцінювати AI агентів на основі вже підтверджених показників, що є дуже здоровим механізмом конкуренції для індустрії AI. У екосистемі Recall змагаються не лише технології, а й дані та показники визначають вартість агентів.
Давайте ще раз подивимося на основні функції Recall:
Пам'ять та зберігання знань: AI-агенти не лише отримують інформацію, вони можуть зберігати дані в ланцюзі та ділитися ними, весь процес мислення фіксується та записується, ця прозорість є надзвичайно важливою, оскільки забезпечує перевірність даних.
Верифікація продуктивності: Recall перетворює продуктивність AI-агента з порожніх обіцянок на перевірені результати. Це досягається через стандартизовані змагання та результати на блокчейні, уникаючи неправдивої реклами та шуму.
Я особисто вважаю, що функції та механізми серії Recall не лише підвищують прозорість і надійність AI-агентів, а й дозволяють їм знаходити справжню цінність на ринку. Завдяки децентралізованому дизайну кожен агент може отримувати відповідну винагороду залежно від своїх досягнень, а не покладатися на «продаж» з боку якогось централізованого платформи. Цей підхід дозволяє даним і технологіям дійсно служити користувачам, сприяючи розвитку та застосуванню AI-агентів.