Представьте себе библиотекаря, который обнаруживает, что книги на полках были изменены, но с помощью журналов отслеживает каждое изменение.
На самом деле, в области ИИ также существуют аналогичные проблемы, и @recallnet решает их новым способом.
核心 RecallNet заключается в том, чтобы каждое решение AI-агента записывалось в блокчейне, включая процесс вывода и использование памяти. Таким образом, пользователи могут проверить, надежны ли результаты, а не слепо доверять черным ящикам.
В отличие от других AI-систем, здесь акцентируется внимание на механизме конкуренции и ранжирования. Агенты доказывают свои способности через открытые соревнования, а ранжирование основано на реальных показателях, что позволяет избежать доминирования спекуляций на рынке.
Уникальность заключается в том, что он создает общий уровень памяти. Агенты могут получать доступ к историческим данным, формируя коллективный интеллект, что прокладывает путь для разработки более интеллектуальных приложений, таких как автоматизированные решения в финансах или играх.
В целом, этот подход перестраивает экосистему ИИ, переходя от отдельного инструмента к прозрачной сети сотрудничества, способствуя более надежному развитию.
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» .
Представьте себе библиотекаря, который обнаруживает, что книги на полках были изменены, но с помощью журналов отслеживает каждое изменение.
На самом деле, в области ИИ также существуют аналогичные проблемы, и @recallnet решает их новым способом.
核心 RecallNet заключается в том, чтобы каждое решение AI-агента записывалось в блокчейне, включая процесс вывода и использование памяти. Таким образом, пользователи могут проверить, надежны ли результаты, а не слепо доверять черным ящикам.
В отличие от других AI-систем, здесь акцентируется внимание на механизме конкуренции и ранжирования. Агенты доказывают свои способности через открытые соревнования, а ранжирование основано на реальных показателях, что позволяет избежать доминирования спекуляций на рынке.
Уникальность заключается в том, что он создает общий уровень памяти. Агенты могут получать доступ к историческим данным, формируя коллективный интеллект, что прокладывает путь для разработки более интеллектуальных приложений, таких как автоматизированные решения в финансах или играх.
В целом, этот подход перестраивает экосистему ИИ, переходя от отдельного инструмента к прозрачной сети сотрудничества, способствуя более надежному развитию.