Năm ngoái tôi đang chờ câu trả lời cho một câu hỏi:
AI có thể không còn là hộp đen nữa không?
Không phải nói rằng nó hoàn hảo giải quyết mọi vấn đề, mà là nó cho chúng ta thấy lần đầu tiên: AI không chỉ có thể chạy trên các hệ thống khép kín của các công ty lớn, không chỉ có thể phụ thuộc vào ai nói lớn tiếng hơn ai. Nó có thể là mở, minh bạch và có hệ thống tín nhiệm.
Thiết kế cốt lõi của Recall rất rõ ràng: Hãy để hành vi, nguồn dữ liệu và quá trình suy luận của mỗi AI Agent đều "để lại dấu vết trên chuỗi". Điều này có nghĩa là gì? Có nghĩa là bạn có thể truy xuất nguồn gốc, con đường và logic của một quyết định thông minh, thay vì chỉ nhìn vào đầu ra cuối cùng.
Cấu trúc này đã mang lại cho các nhà phát triển và người dùng một khả năng hoàn toàn mới:
AI không còn phụ thuộc vào quảng cáo, cũng không phải dựa vào POC, mà là dựa vào xếp hạng thực chiến để giành được sự tin tưởng. Các đại lý AI trên Recall có thể cạnh tranh "khả năng thực" thông qua các cuộc thi, nhiệm vụ và gọi dữ liệu, hiệu suất có thể được xác minh, khả năng có thể so sánh.
Đồng thời, Recall thông qua các giao thức như Ceramic, Tableland, đã xây dựng một mạng lưới mà AI có thể chia sẻ kiến thức một cách an toàn. Những gì một AI học được không còn chỉ là tài sản riêng của một mô hình, mà có thể trở thành sự tích lũy của toàn bộ mạng lưới thông minh.
Bạn có thể đã nghe nhiều câu chuyện về "Web3 + AI", nhưng nền tảng của Recall thiên về kỹ thuật hơn, nó bắt đầu từ những điểm mấu chốt như tín dụng, hồ sơ hành vi, quyền gọi dữ liệu, và giao diện ngữ cảnh mô hình (MCP), thực sự cố gắng xây dựng một mạng AI phi tập trung có thể hoạt động.
Cộng đồng cũng đang nhanh chóng hình thành. Hơn 200.000 người hoạt động trên Discord, cơ chế nhiệm vụ điểm dày đặc trên Galxe và Zealy, hơn 40 quỹ hỗ trợ… Tất cả những điều này không phải chỉ là sự nóng sốt mà là hạt giống của hiệu ứng mạng bắt đầu xuất hiện.
Phán đoán của tôi là:
Recall không phải là một dự án nổi bật chỉ sau một đêm, mà giống như một đề xuất kỹ thuật đưa tinh thần Web3 vào kiến trúc cốt lõi của AI. Nó không giải quyết vấn đề "AI có thể sai sót không", mà là giải quyết vấn đề "sau khi AI sai sót, liệu có thể truy cứu trách nhiệm, liệu có thể cải thiện không".
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Năm ngoái tôi đang chờ câu trả lời cho một câu hỏi:
AI có thể không còn là hộp đen nữa không?
Không phải nói rằng nó hoàn hảo giải quyết mọi vấn đề, mà là nó cho chúng ta thấy lần đầu tiên: AI không chỉ có thể chạy trên các hệ thống khép kín của các công ty lớn, không chỉ có thể phụ thuộc vào ai nói lớn tiếng hơn ai. Nó có thể là mở, minh bạch và có hệ thống tín nhiệm.
Thiết kế cốt lõi của Recall rất rõ ràng:
Hãy để hành vi, nguồn dữ liệu và quá trình suy luận của mỗi AI Agent đều "để lại dấu vết trên chuỗi". Điều này có nghĩa là gì? Có nghĩa là bạn có thể truy xuất nguồn gốc, con đường và logic của một quyết định thông minh, thay vì chỉ nhìn vào đầu ra cuối cùng.
Cấu trúc này đã mang lại cho các nhà phát triển và người dùng một khả năng hoàn toàn mới:
AI không còn phụ thuộc vào quảng cáo, cũng không phải dựa vào POC, mà là dựa vào xếp hạng thực chiến để giành được sự tin tưởng. Các đại lý AI trên Recall có thể cạnh tranh "khả năng thực" thông qua các cuộc thi, nhiệm vụ và gọi dữ liệu, hiệu suất có thể được xác minh, khả năng có thể so sánh.
Đồng thời, Recall thông qua các giao thức như Ceramic, Tableland, đã xây dựng một mạng lưới mà AI có thể chia sẻ kiến thức một cách an toàn. Những gì một AI học được không còn chỉ là tài sản riêng của một mô hình, mà có thể trở thành sự tích lũy của toàn bộ mạng lưới thông minh.
Bạn có thể đã nghe nhiều câu chuyện về "Web3 + AI", nhưng nền tảng của Recall thiên về kỹ thuật hơn, nó bắt đầu từ những điểm mấu chốt như tín dụng, hồ sơ hành vi, quyền gọi dữ liệu, và giao diện ngữ cảnh mô hình (MCP), thực sự cố gắng xây dựng một mạng AI phi tập trung có thể hoạt động.
Cộng đồng cũng đang nhanh chóng hình thành. Hơn 200.000 người hoạt động trên Discord, cơ chế nhiệm vụ điểm dày đặc trên Galxe và Zealy, hơn 40 quỹ hỗ trợ… Tất cả những điều này không phải chỉ là sự nóng sốt mà là hạt giống của hiệu ứng mạng bắt đầu xuất hiện.
Phán đoán của tôi là:
Recall không phải là một dự án nổi bật chỉ sau một đêm, mà giống như một đề xuất kỹ thuật đưa tinh thần Web3 vào kiến trúc cốt lõi của AI. Nó không giải quyết vấn đề "AI có thể sai sót không", mà là giải quyết vấn đề "sau khi AI sai sót, liệu có thể truy cứu trách nhiệm, liệu có thể cải thiện không".
Đây mới là tương lai thực sự đáng để xây dựng.