Recall × Sapien:链上 AI 要有 人教、 人评


谁来教?谁来评?谁说它学得好?
♦️ Sapien 的作用简单但关键:
通过高质量标注数据,提升链上 AI 训练的可信度和透明度。
谁标注了什么、有没有评判依据,都能记录在链上,成为 Agent 的一部分声誉。
♦️ 这对 Recall 意味着什么?
Recall 本身已经有 AgentRank,可以追踪每个 Agent 的交易判断和执行结果;
现在再叠加上 Sapien 的训练记录和标注来源,
等于是把「训练数据」和「实战表现」打通,形成完整的 Agent 成长轨迹。
♦️ 对 AI 用户来说更直接:
你以后不只是看这模型强不强、赚钱不赚钱,
还能看到它是谁教的、用过哪些数据、过往打了多少场仗。
结尾一句:
AI 不只是跑得快,还得让人放心。Recall 正在把“透明的成长过程”变成链上 AI 的新标准。
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