Минулого року я чекав на відповідь на одне питання:
Чи може штучний інтелект більше не бути чорним ящиком?
Не можна стверджувати, що це досконало вирішило всі проблеми, але вперше ми побачили: ІІ не обов'язково працює лише в закритих системах великих компаній, не обов'язково покладається на тих, хто голосніше за всіх кричить. Воно може бути відкритим, прозорим, з кредитною системою.
Основний дизайн Recall чітко визначений: Нехай кожна дія, джерела даних і процеси міркування кожного AI Agent залишають «відбиток на ланцюзі». Що це означає? Це означає, що ви можете відстежити джерело, шлях і логіку розумного рішення, а не лише дивитися на кінцевий результат.
Ця структура надає розробникам і користувачам абсолютно нові можливості:
Штучний інтелект більше не покладається на рекламу чи POC, а здобуває довіру через реальні рейтинги. AI-агенти на Recall можуть змагатися у "справжніх здібностях" через змагання, завдання та виклики даних, продуктивність можна перевірити, а здібності - порівняти.
Одночасно Recall за допомогою таких протоколів, як Ceramic, Tableland тощо, створив мережу, у якій ШІ може безпечно ділитися знаннями. Те, що дізнається один ШІ, більше не є лише приватною власністю його моделі, а стає накопиченням усієї інтелектуальної мережі.
Ви, напевно, чули багато історій про «Web3 + AI», але Recall більше орієнтований на інженерію. Він намагається створити дійсну децентралізовану AI мережу, виходячи з таких ключових аспектів, як кредит, поведінкові записи, права доступу до даних і інтерфейс контексту моделей (MCP).
Спільнота також швидко формується. Понад 200 тисяч активних користувачів у Discord, інтенсивна система балів на Galxe та Zealy, підтримка більше 40 установ... все це не лише хайп, а насіння мережевого ефекту починає проявлятися.
Моє судження таке:
Recall не є проектом, що раптово став популярним за одну ніч; він більше схожий на інженерну пропозицію, що впроваджує дух Web3 в основну архітектуру AI. Він не стосується питання "Чи може AI помилятися?", а радше питання "Чи можна притягнути до відповідальності після помилки AI, чи можна його вдосконалити?"
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Минулого року я чекав на відповідь на одне питання:
Чи може штучний інтелект більше не бути чорним ящиком?
Не можна стверджувати, що це досконало вирішило всі проблеми, але вперше ми побачили: ІІ не обов'язково працює лише в закритих системах великих компаній, не обов'язково покладається на тих, хто голосніше за всіх кричить. Воно може бути відкритим, прозорим, з кредитною системою.
Основний дизайн Recall чітко визначений:
Нехай кожна дія, джерела даних і процеси міркування кожного AI Agent залишають «відбиток на ланцюзі». Що це означає? Це означає, що ви можете відстежити джерело, шлях і логіку розумного рішення, а не лише дивитися на кінцевий результат.
Ця структура надає розробникам і користувачам абсолютно нові можливості:
Штучний інтелект більше не покладається на рекламу чи POC, а здобуває довіру через реальні рейтинги. AI-агенти на Recall можуть змагатися у "справжніх здібностях" через змагання, завдання та виклики даних, продуктивність можна перевірити, а здібності - порівняти.
Одночасно Recall за допомогою таких протоколів, як Ceramic, Tableland тощо, створив мережу, у якій ШІ може безпечно ділитися знаннями. Те, що дізнається один ШІ, більше не є лише приватною власністю його моделі, а стає накопиченням усієї інтелектуальної мережі.
Ви, напевно, чули багато історій про «Web3 + AI», але Recall більше орієнтований на інженерію. Він намагається створити дійсну децентралізовану AI мережу, виходячи з таких ключових аспектів, як кредит, поведінкові записи, права доступу до даних і інтерфейс контексту моделей (MCP).
Спільнота також швидко формується. Понад 200 тисяч активних користувачів у Discord, інтенсивна система балів на Galxe та Zealy, підтримка більше 40 установ... все це не лише хайп, а насіння мережевого ефекту починає проявлятися.
Моє судження таке:
Recall не є проектом, що раптово став популярним за одну ніч; він більше схожий на інженерну пропозицію, що впроваджує дух Web3 в основну архітектуру AI. Він не стосується питання "Чи може AI помилятися?", а радше питання "Чи можна притягнути до відповідальності після помилки AI, чи можна його вдосконалити?"
Ось це справжнє майбутнє, яке варто будувати.