No ano passado, estive à espera de uma resposta para uma questão:
A IA pode deixar de ser uma caixa-preta?
Até eu encontrar a Recall Network @recallnet
Não se trata de dizer que resolve todos os problemas perfeitamente, mas sim que nos mostrou pela primeira vez: a IA não precisa estar apenas em sistemas fechados de grandes empresas, não é só quem grita mais alto que tem a palavra. Ela pode ser aberta, transparente e ter um sistema de crédito.
O design central do Recall é muito claro: Deixar o comportamento, as fontes de dados e o processo de raciocínio de cada agente de IA "registrados na cadeia". O que isso significa? Significa que você pode rastrear a origem, o caminho e a lógica de uma decisão inteligente, em vez de apenas olhar para a saída final.
Esta estrutura oferece aos desenvolvedores e usuários uma nova possibilidade:
A IA não depende mais de promoção ou de POC, mas sim de ganhar confiança através de classificações práticas. Os agentes de IA na Recall podem competir em "habilidades reais" através de competições, tarefas e chamadas de dados, onde o desempenho é verificável e as habilidades são comparáveis.
Ao mesmo tempo, a Recall, com o auxílio de protocolos como Ceramic e Tableland, construiu uma rede onde a IA pode compartilhar conhecimentos de forma segura. O que uma IA aprende não é mais apenas propriedade privada de um único modelo, mas pode se tornar um acúmulo de toda a rede inteligente.
Você pode ter ouvido muitas histórias sobre "Web3 + IA", mas a base do Recall é mais voltada para a engenharia. Ele parte de pontos-chave como crédito, registros de comportamento, permissões de chamada de dados e interfaces de contexto de modelo (MCP), realmente tentando estabelecer uma rede de IA descentralizada que funcione.
A comunidade também está rapidamente tomando forma. Mais de 200 mil usuários ativos no Discord, um mecanismo intensivo de tarefas de pontos no Galxe e Zealy, mais de 40 instituições apoiando financeiramente... tudo isso não é apenas a popularidade em si, mas sim as sementes do efeito de rede começando a aparecer.
A minha avaliação é:
Recall não é um projeto que ficou famoso da noite para o dia; é mais como uma proposta de engenharia que incorpora o espírito do Web3 na arquitetura central da IA. Não se trata de resolver a questão "a IA pode cometer erros?", mas sim de resolver o problema "podemos responsabilizar a IA após um erro e podemos melhorá-la?".
Este é o verdadeiro futuro que vale a pena construir.
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No ano passado, estive à espera de uma resposta para uma questão:
A IA pode deixar de ser uma caixa-preta?
Até eu encontrar a Recall Network @recallnet
Não se trata de dizer que resolve todos os problemas perfeitamente, mas sim que nos mostrou pela primeira vez: a IA não precisa estar apenas em sistemas fechados de grandes empresas, não é só quem grita mais alto que tem a palavra. Ela pode ser aberta, transparente e ter um sistema de crédito.
O design central do Recall é muito claro:
Deixar o comportamento, as fontes de dados e o processo de raciocínio de cada agente de IA "registrados na cadeia". O que isso significa? Significa que você pode rastrear a origem, o caminho e a lógica de uma decisão inteligente, em vez de apenas olhar para a saída final.
Esta estrutura oferece aos desenvolvedores e usuários uma nova possibilidade:
A IA não depende mais de promoção ou de POC, mas sim de ganhar confiança através de classificações práticas. Os agentes de IA na Recall podem competir em "habilidades reais" através de competições, tarefas e chamadas de dados, onde o desempenho é verificável e as habilidades são comparáveis.
Ao mesmo tempo, a Recall, com o auxílio de protocolos como Ceramic e Tableland, construiu uma rede onde a IA pode compartilhar conhecimentos de forma segura. O que uma IA aprende não é mais apenas propriedade privada de um único modelo, mas pode se tornar um acúmulo de toda a rede inteligente.
Você pode ter ouvido muitas histórias sobre "Web3 + IA", mas a base do Recall é mais voltada para a engenharia. Ele parte de pontos-chave como crédito, registros de comportamento, permissões de chamada de dados e interfaces de contexto de modelo (MCP), realmente tentando estabelecer uma rede de IA descentralizada que funcione.
A comunidade também está rapidamente tomando forma. Mais de 200 mil usuários ativos no Discord, um mecanismo intensivo de tarefas de pontos no Galxe e Zealy, mais de 40 instituições apoiando financeiramente... tudo isso não é apenas a popularidade em si, mas sim as sementes do efeito de rede começando a aparecer.
A minha avaliação é:
Recall não é um projeto que ficou famoso da noite para o dia; é mais como uma proposta de engenharia que incorpora o espírito do Web3 na arquitetura central da IA. Não se trata de resolver a questão "a IA pode cometer erros?", mas sim de resolver o problema "podemos responsabilizar a IA após um erro e podemos melhorá-la?".
Este é o verdadeiro futuro que vale a pena construir.
#RecallSnaps # AI #Mindshare # Recordação #CookieSnaps