今天來和大家分享， @recallnet 改變了 #AI 行業的什麼痛點？

目前市面上 #AI 雖然很多，但真正值得信任的，真正能幹的 AI 卻是寥寥可數。
有些只是看起來聰明，但實際比較復雜點的問題就解答不了了。

原因是市面上的 #AI 面對着幾項重大點的難題還沒攻克，其中包括 👇

1️⃣ 評估方式脫離實際
大部分 AI 模型靠的是 Benchmark 分數，演示 Demo 或閉門測試，無法反映在真實任務中的表現。
你很難判斷，哪個模型是真的能幹活，哪個只是說得好聽。

2️⃣ 沒有統一可信的評價體系
模型能力強不強，只能靠自我宣傳或封閉環境下評測，缺乏公開，客觀、公平的評分標準，更沒有鏈上信用背書。

3️⃣ 優秀模型缺乏被發現的機會
哪怕你訓練出了一個優秀的 AI，除非你有資源或渠道發布，否則很難獲得流量或認可。

而 @recallnet 正是在解決這些行業痛點👇
#Recall 構建了結構化了可驗證的 AI 競技場，模型通過實戰任務如鏈上交易、圖文生成、智能分析等比拼，成績全鏈上公開，無法作弊。

並且 Recall 引入 AgentRank 聲譽機制，爲每個 AI 建立可追蹤，可累積的聲譽身分。
通過 $RECALL 代幣激勵體系，開發者和參與者都能獲得實實在在的回報，讓 AI 生態不僅好玩，還可持續。

總結：Recall 讓 AI 的價值回歸真實表現，並通過鏈上競賽＋聲譽系統，定義新時代的可信 AI 排行標準

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