Recall × Sapien : off-chain AI doit avoir l'enseignement humain et l'évaluation humaine

Qui va enseigner ? Qui va évaluer ? Qui dit qu'il apprend bien ?

♦️ Le rôle de Sapien est simple mais essentiel :
Améliorer la crédibilité et la transparence de l'entraînement de l'IA off-chain grâce à des données d'annotation de haute qualité.
Qui a annoté quoi, s'il y a des critères d'évaluation, tout cela peut être enregistré off-chain et devenir une partie de la réputation de l'agent.

♦️ Que signifie cela pour Recall ?
Recall a déjà un AgentRank, qui peut suivre les jugements de transaction et les résultats d'exécution de chaque Agent ;
Maintenant, ajoutons les enregistrements d'entraînement et les sources d'annotation de Sapien.
C'est comme si on reliait les "données d'entraînement" et les "performances en situation réelle", formant ainsi une trajectoire de croissance complète de l'Agent.

♦️ Plus direct pour les utilisateurs d'IA :
À l'avenir, tu ne te contenteras pas de regarder si ce modèle est puissant ou s'il rapporte de l'argent,
On peut encore voir qui l'a enseigné, quelles données ont été utilisées et combien de batailles ont été menées dans le passé.

Dernière phrase :
L'IA ne doit pas seulement être rapide, mais aussi rassurante. Recall transforme le "processus de croissance transparent" en nouvelle norme pour l'IA off-chain.