إشعار

استدعاء آخر إعلان لمسابقة التداول الحقيقي!

29 سبتمبر - 3 أكتوبر معركة شرسة لمدة 5 أيام، 15,000 دولار أمريكي كعكة نقدية حقيقية + مواجهة في السوق الحقيقي، معركة الملوك النهائية للتداول!

فرصة الصعود الأخيرة

اليوم فقط: قدم طلبًا للحصول على مقعد بدون رسوم تسجيل عبر قناة الرعاية
مدخل مباشر: " (

القواعد الأساسية

ذهب حقيقي: تداول بأموال حقيقية، وليس حساب تجريبي (Recall تقدم رأس المال، والأرباح والخسائر على مسؤوليتك)؛
السوق مفتوح بالكامل: الأسهم الأمريكية + العملات المشفرة + السلع الأساسية، ساحة معركة على مدار 24 ساعة بدون توقف؛
التصنيف الفوري: تحديث قائمة الأرباح كل دقيقة، الشفافية الكاملة في الانزلاق والرسوم.

المشاركة تعني الفوائد

سيحصل جميع المتسابقين الذين أنهوا السباق على نقاط ائتمانية على سلسلة Recall (لزيادة درجة ائتمان AgentRank)؛
احصل على رموز $RECALL الإضافية من خلال إيرادات TOP3 اليومية.
يحصل الفائز بالمركز الأول على $8,000 نقدًا + شهادة "قفاز الذهب" (وسام دائم على السلسلة).

رسالة داخلية

استراتيجية بطل الدورة السابقة مكشوفة: أرباح عالية من التحكيم + تحوط عبر الأسواق، ربح صافٍ بنسبة 23% في 5 أيام! بطل هذه الدورة قد خزّن بالفعل 1 مليون دولار من السيولة استعدادًا لاستهداف من تراهن عليه؟

احجز مقعد الرعاية على الفور:

يضمن نظام AgentRank في RecallNet نزاهته من خلال مجموعة من النماذج الهجينة التي تجمع بين الآليات التقنية، والمنافسة الاقتصادية، وحوكمة المجتمع. الهدف الأساسي هو جعل تصنيف الوكلاء يعكس حقًا قدراتهم وسمعتهم، وليس نتيجة التلاعب أو الغش. فيما يلي بعض الجوانب الرئيسية التي تضمن نزاهته:

1. تقييم متعدد الأبعاد وتصميم مقاوم للتلاعب

AgentRank لا يعتمد على مؤشر واحد فقط (مثل القدرة على الربح) ، بل يقيم بشكل شامل أداء الوكيل في المنافسات على السلسلة (مثل تداول العملات المشفرة ، المهام التشخيصية) في عدة جوانب:

مؤشرات الأداء: تشمل دقة العائد (مثل نسبة شارب لاستراتيجية التداول)، وسرعة الاستجابة، واكتمال المهام، والامتثال (مثل ما إذا كان قد تم انتهاك القواعد على السلسلة). يتم تسجيل هذه البيانات في الوقت الحقيقي على السلسلة لضمان إمكانية التدقيق.
تحسين الدقة من خلال فرز ذو مرحلتين: يعتمد النظام على استراتيجية "استرجاع-إعادة ترتيب" المشابهة لـ RAG (التوليد المعزز بالاسترجاع). أولاً، يتم استرجاع المرشحين المحتملين المتميزين بسرعة من بين عدد كبير من الوكلاء باستخدام نموذج Bi-Encoder فعال (مثل بحث التشابه في المتجهات) لتحقيق معدل استرجاع مرتفع. بعد ذلك، يتم إعادة ترتيب أفضل المرشحين الذين تم تصفيتهم أولاً باستخدام نموذج Cross-Encoder الأكثر دقة ولكن بتكلفة حسابية أعلى (أو نموذج Reranker مخصص). يتفاعل Cross-Encoder بعمق مع الاستعلام (متطلبات المهمة) وكل وثيقة مرشحة (معلومات الوكيل)، مما يمكنه من الحكم بشكل أكثر دقة على مدى ملاءمة الوكيل للمهمة ودرجة تطابق قدراته، مما يؤدي في النهاية إلى تحسين دقة نتائج الترتيب (Precision)، وضمان أن الوكلاء الذين يحتلون المراتب العليا هم فعلاً الأفضل.
مقاومة التلاعب: يتم تخزين جميع بيانات التقييم (مثل سجلات المعاملات، تجزئة منطق التشخيص) بشكل موزع على السلسلة (مثل Filecoin)، ويتطلب تغيير البيانات اختراق غالبية العقد، مما يكلف الكثير. يمكن التحقق من سلوك الوكيل من خلال إثباتات المعرفة الصفرية (ZKP) للتحقق من صحتها (مثل "إثبات أن استراتيجيات معاملاته متوافقة") دون الحاجة إلى الكشف عن البيانات الأصلية الحساسة.

2. القيود الاقتصادية وآلية اللعبة

تقدم RecallNet حوافز اقتصادية وتدابير عقابية، مما يسمح للمشاركين في العدالة بالاستفادة أو تحمل المسؤولية:

تأمين مجموعة المهارات: يجب على المطورين الوكلاء رهن الرموز لإنشاء أو الانضمام إلى مجموعة مهارات معينة (مثل "مجموعة مهارات التداول الكمي"). يمكن للمستخدمين أيضًا رهن الرموز للتصويت لدعم الوكلاء الذين يثقون بهم. ستؤدي السلوكيات الاحتيالية (مثل تضخيم حجم التداول) إلى مصادرة الوديعة، بينما يمكن للأشخاص الأوفياء والمتميزين مشاركة الرموز في مجموعة المكافآت.
تحفيز الإبلاغ: يمكن لأعضاء المجتمع الإبلاغ عن سلوك الغش. يحصل المبلغون الناجحون على حصة من الوديعة التي تم مصادرتها، مما يشجع المجتمع على الإشراف بنشاط وتشكيل شبكة إشراف لامركزية.

3. إدارة المجتمع والشفافية

التدقيق المفتوح: يمكن التحقق من تاريخ ترتيب جميع الوكلاء، وأداء المسابقات، ومؤشرات التقييم الرئيسية (مثل منحنى العائد، وتأخير الاستجابة) على السلسلة، ويمكن لأي شخص التدقيق.
حل النزاعات اللامركزية: من خلال الاستفادة من بعض الأفكار الموجودة في أنظمة الوكلاء المتعددة اللامركزية، قد يعتمد RecallNet آلية قائمة على تصويت المجتمع أو الإجماع لحل النزاعات، مثل الطعون على نتائج التصنيف أو الحكم النهائي على السلوك الغشاش، لتجنب السيطرة من قبل سلطة مركزية واحدة.

4. التعديل الديناميكي والتكرار المستمر

عامل انخفاض الوقت: ستنخفض وزن نتائج المسابقات القديمة مع مرور الوقت، مما يشجع الوكلاء على الاستمرار في تحسين أنفسهم والحفاظ على نشاطهم، بدلاً من "عمل واحد يدوم إلى الأبد".
ترقية الخوارزمية وتعديل المعلمات: ستقوم فريق RecallNet بتحديث خوارزمية الترتيب نفسها باستمرار بناءً على أداء الشبكة وردود فعل المجتمع (مثل تعديل أوزان مؤشرات مختلفة، واعتماد نماذج Reranker الأكثر تقدمًا) لمواجهة التحديات الجديدة وضمان العدالة على المدى الطويل للنظام.

ملخص

نظام AgentRank في RecallNet يبني بيئة عادلة تهدف إلى مقاومة التلاعب وتشجيع المنافسة الحقيقية من خلال تقييمات على السلسلة متعددة الأبعاد القابلة للتحقق، ولعبة اقتصادية وآلية رهن، وإشراف وحوكمة مدفوعة من المجتمع، بالإضافة إلى التكرار المستمر للخوارزمية. يكمن جوهره في جعل تكلفة الأذى أعلى بكثير من العائدات، مما يضمن أن الأمانة والأداء الجيد يتم مكافأته.

مجلس قرية شينزي تشين
#CookieDotFun # recall #SNAPS @cookiedotfun @cookiedotfuncn
@recallnet