Меня особенно привлекает его система ранжирования Децентрализация и открытый рынок AI-агентов. Таким образом, пользователи могут находить и оценивать AI-агентов на основе уже проверенных результатов, что является очень здоровым механизмом конкуренции для AI-отрасли. В экосистеме Recall соревнуются не только технологии, но и данные, и результаты также определяют ценность агентов.
Давайте рассмотрим основные функции Recall:
Память и хранение знаний: ИИ-агенты не просто собирают информацию, они могут хранить данные в цепочке и делиться ими, весь процесс размышления запечатлевается и фиксируется, эта прозрачность чрезвычайно важна, поскольку обеспечивает проверяемость данных.
Проверка производительности: Recall превращает производительность AI-агента из пустых обещаний в проверяемые результаты. Это достигается через стандартизированные соревнования и результаты на блокчейне, избегая ложной рекламы и шумихи.
Я лично считаю, что серия функций и механизмов Recall не только повысила прозрачность и доверие к AI-агентам, но и позволила им найти истинную ценность применения на рынке. Благодаря Децентрализации, каждый агент может получать соответствующее вознаграждение в зависимости от своей производительности, а не полагаться на "продвижение" со стороны централизованной платформы. Этот подход позволяет данным и технологиям действительно служить пользователям, способствуя развитию и применению AI-агентов.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Меня особенно привлекает его система ранжирования Децентрализация и открытый рынок AI-агентов. Таким образом, пользователи могут находить и оценивать AI-агентов на основе уже проверенных результатов, что является очень здоровым механизмом конкуренции для AI-отрасли. В экосистеме Recall соревнуются не только технологии, но и данные, и результаты также определяют ценность агентов.
Давайте рассмотрим основные функции Recall:
Память и хранение знаний: ИИ-агенты не просто собирают информацию, они могут хранить данные в цепочке и делиться ими, весь процесс размышления запечатлевается и фиксируется, эта прозрачность чрезвычайно важна, поскольку обеспечивает проверяемость данных.
Проверка производительности: Recall превращает производительность AI-агента из пустых обещаний в проверяемые результаты. Это достигается через стандартизированные соревнования и результаты на блокчейне, избегая ложной рекламы и шумихи.
Я лично считаю, что серия функций и механизмов Recall не только повысила прозрачность и доверие к AI-агентам, но и позволила им найти истинную ценность применения на рынке. Благодаря Децентрализации, каждый агент может получать соответствующее вознаграждение в зависимости от своей производительности, а не полагаться на "продвижение" со стороны централизованной платформы. Этот подход позволяет данным и технологиям действительно служить пользователям, способствуя развитию и применению AI-агентов.