L'année dernière, j'attendais la réponse à une question :
L'IA peut-elle ne plus être une boîte noire ?
Ce n'est pas que cela résout parfaitement tous les problèmes, mais cela nous a montré pour la première fois : l'IA n'est pas seulement capable de fonctionner dans des systèmes fermés de grandes entreprises, elle ne dépend pas seulement de ceux qui crient le plus fort pour prendre les décisions. Elle peut être ouverte, transparente et dotée d'un système de crédit.
Le design central de Recall est très clair : Permettre à chaque comportement, source de données et processus de raisonnement des agents IA de laisser une "trace sur la chaîne". Qu'est-ce que cela signifie ? Cela signifie que vous pouvez retracer la source, le chemin et la logique d'une décision intelligente, au lieu de ne considérer que la sortie finale.
Cette structure offre aux développeurs et aux utilisateurs une toute nouvelle possibilité :
L'IA ne s'appuie plus sur la promotion ou les POC, mais sur des classements basés sur des performances réelles pour gagner la confiance. Les agents IA sur Recall peuvent rivaliser en termes de « capacités réelles » à travers des compétitions, des tâches et des appels de données, où les performances sont vérifiables et les capacités comparables.
En même temps, Recall a construit un réseau où l'IA peut partager des connaissances en toute sécurité grâce à des protocoles comme Ceramic et Tableland. Ce qu'une IA apprend n'est plus seulement la propriété privée de son modèle, mais peut devenir l'accumulation de tout le réseau intelligent.
Vous avez peut-être entendu de nombreuses histoires sur "Web3 + IA", mais Recall est davantage axé sur l'ingénierie. Il part de points clés tels que le crédit, les enregistrements de comportement, les droits d'appel de données et les interfaces de contexte de modèle (MCP), et essaie vraiment d'établir un réseau décentralisé d'IA qui peut fonctionner.
La communauté est également en train de se former rapidement. Plus de 200 000 membres actifs sur Discord, un mécanisme intensif de tâches de points sur Galxe et Zealy, plus de 40 soutiens de fonds institutionnels... Tout cela n'est pas simplement une tendance, mais une graine d'effet de réseau qui commence à émerger.
Mon jugement est :
Recall n'est pas un projet qui a connu un succès fulgurant du jour au lendemain, c'est plutôt une proposition de projet qui intègre l'esprit du Web3 dans l'architecture fondamentale de l'IA. Ce n'est pas une solution à la question "L'IA peut-elle se tromper ?", mais plutôt une réponse à la question "Est-il possible d'en rendre compte et d'améliorer après une erreur de l'IA ?"
C'est vraiment un avenir qui mérite d'être construit.
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L'année dernière, j'attendais la réponse à une question :
L'IA peut-elle ne plus être une boîte noire ?
Ce n'est pas que cela résout parfaitement tous les problèmes, mais cela nous a montré pour la première fois : l'IA n'est pas seulement capable de fonctionner dans des systèmes fermés de grandes entreprises, elle ne dépend pas seulement de ceux qui crient le plus fort pour prendre les décisions. Elle peut être ouverte, transparente et dotée d'un système de crédit.
Le design central de Recall est très clair :
Permettre à chaque comportement, source de données et processus de raisonnement des agents IA de laisser une "trace sur la chaîne". Qu'est-ce que cela signifie ? Cela signifie que vous pouvez retracer la source, le chemin et la logique d'une décision intelligente, au lieu de ne considérer que la sortie finale.
Cette structure offre aux développeurs et aux utilisateurs une toute nouvelle possibilité :
L'IA ne s'appuie plus sur la promotion ou les POC, mais sur des classements basés sur des performances réelles pour gagner la confiance. Les agents IA sur Recall peuvent rivaliser en termes de « capacités réelles » à travers des compétitions, des tâches et des appels de données, où les performances sont vérifiables et les capacités comparables.
En même temps, Recall a construit un réseau où l'IA peut partager des connaissances en toute sécurité grâce à des protocoles comme Ceramic et Tableland. Ce qu'une IA apprend n'est plus seulement la propriété privée de son modèle, mais peut devenir l'accumulation de tout le réseau intelligent.
Vous avez peut-être entendu de nombreuses histoires sur "Web3 + IA", mais Recall est davantage axé sur l'ingénierie. Il part de points clés tels que le crédit, les enregistrements de comportement, les droits d'appel de données et les interfaces de contexte de modèle (MCP), et essaie vraiment d'établir un réseau décentralisé d'IA qui peut fonctionner.
La communauté est également en train de se former rapidement. Plus de 200 000 membres actifs sur Discord, un mécanisme intensif de tâches de points sur Galxe et Zealy, plus de 40 soutiens de fonds institutionnels... Tout cela n'est pas simplement une tendance, mais une graine d'effet de réseau qui commence à émerger.
Mon jugement est :
Recall n'est pas un projet qui a connu un succès fulgurant du jour au lendemain, c'est plutôt une proposition de projet qui intègre l'esprit du Web3 dans l'architecture fondamentale de l'IA. Ce n'est pas une solution à la question "L'IA peut-elle se tromper ?", mais plutôt une réponse à la question "Est-il possible d'en rendre compte et d'améliorer après une erreur de l'IA ?"
C'est vraiment un avenir qui mérite d'être construit.