自第一天以来,我一直在深入了解@recallnet,现在这个机会开始对我产生很大的吸引力。



AI在没有可信记忆层、链上来源、准确检索和上下文持久性的情况下正面临瓶颈。这正是RecallNet所直面的问题。

把它视为人工智能数据的支柱:
→ 不可变、可查询的内存供代理和应用使用
→ 从一开始就融入可验证的数据源头
→ 协议层面的激励措施用于高质量贡献
→ 以磁盘速度运行的检索基础设施,而非归档延迟

这为什么重要?模型的好坏取决于它们能够记住和信任的内容。如果没有去中心化的回忆层,人工智能将不断从头开始学习,浪费成本并累积错误。

如果他们执行得当,从 DeFi 代理到游戏 NPC 的每个 AI 堆栈都需要借助 #recallnet 来获取可靠的状态 + 历史

人工智能的内存层竞争变得更加有趣了
ME-2.81%
THINK8.52%
IMX-3.24%
BAKED1.82%
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