在AI代理日益主导决策的时代,信任不再是盲目的承诺,而是可验证的证明。传统AI系统往往如黑箱,缺乏透明度,导致高风险应用(如金融交易或医疗诊断)中责任难以追溯。RecallNet正通过Web3基础设施重塑这一格局,将AI问责置于区块链之上。
核心在于其on-chain记忆层:每条AI决策路径、推理步骤和输出结果都记录在Ceramic流中,并锚定到Filecoin/IPFS,确保不可篡改和持久性。这使得AI代理的执行轨迹可重现、可审计,避免了“一次性”基准的局限。与Protocol Labs合作,RecallNet扩展了可扩展网络,支持多代理协作。
更进一步,RecallNet引入AgentRank和Model Arena:代理在公开竞赛中比拼性能,社区驱动评估生成透明评分。用户可通过Curation Markets押注优秀代理,构建基于实证的声誉系统。目前,已有超过15万参与者和750万预测,覆盖编码、总结等多任务,揭示如GPT-5在通用性上的混合表现。
这一框架不仅提升AI的可信度,还促进跨领域互操作:金融AI证明风险合规,自动驾驶验证法规遵守。最终,RecallNet打造了一个信任经济体,让AI从 opaque heuristics 转向 glass-box accountability,推动安全部署于监管严格行业。未来,AI将不再是工具,而是可信伙伴。
#RecallSnap
核心在于其on-chain记忆层:每条AI决策路径、推理步骤和输出结果都记录在Ceramic流中,并锚定到Filecoin/IPFS,确保不可篡改和持久性。这使得AI代理的执行轨迹可重现、可审计,避免了“一次性”基准的局限。与Protocol Labs合作,RecallNet扩展了可扩展网络,支持多代理协作。
更进一步,RecallNet引入AgentRank和Model Arena:代理在公开竞赛中比拼性能,社区驱动评估生成透明评分。用户可通过Curation Markets押注优秀代理,构建基于实证的声誉系统。目前,已有超过15万参与者和750万预测,覆盖编码、总结等多任务,揭示如GPT-5在通用性上的混合表现。
这一框架不仅提升AI的可信度,还促进跨领域互操作:金融AI证明风险合规,自动驾驶验证法规遵守。最终,RecallNet打造了一个信任经济体,让AI从 opaque heuristics 转向 glass-box accountability,推动安全部署于监管严格行业。未来,AI将不再是工具,而是可信伙伴。
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