2025-07-03 03:32:35

目前市面上 #AI 虽然很多，但真正值得信任的，真正能干的 AI 却是寥寥可数。

有些只是看起来聪明，但实际比较复杂点的问题就解答不了了。

原因是市面上的 #AI 面对着几项重大点的难题还没攻克，其中包括 👇

1️⃣ 评估方式脱离实际
大部分 AI 模型靠的是 Benchmark 分数，演示 Demo 或闭门测试，无法反映在真实任务中的表现。
你很难判断，哪个模型是真的能干活，哪个只是说得好听。

2️⃣ 没有统一可信的评价体系
模型能力强不强，只能靠自我宣传或封闭环境下评测，缺乏公开，客观、公平的评分标准，更没有链上信用背书。

3️⃣ 优秀模型缺乏被发现的机会
哪怕你训练出了一个优秀的 AI，除非你有资源或渠道发布，否则很难获得流量或认可。

#Recall 构建了结构化了可验证的 AI 竞技场，模型通过实战任务如链上交易、图文生成、智能分析等比拼，成绩全链上公开，无法作弊。

并且 Recall 引入 AgentRank 声誉机制，为每个 AI 建立可追踪，可累积的声誉身份。
通过 $RECALL 代币激励体系，开发者和参与者都能获得实实在在的回报，让 AI 生态不仅好玩，还可持续。

总结：Recall 让 AI 的价值回归真实表现，并通过链上竞赛＋声誉系统，定义新时代的可信 AI 排行标准

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