Imagina a un bibliotecario que descubre que los libros en la estantería han sido alterados, pero rastrea cada cambio a través de los registros.
De hecho, el campo de la IA también enfrenta problemas similares, y @recallnet los está resolviendo de nuevas maneras.
El núcleo de recallnet es registrar en la cadena cada decisión que toma el agente de IA, incluyendo el proceso de inferencia y el uso de memoria. De esta manera, los usuarios pueden verificar si los resultados son confiables, en lugar de confiar a ciegas en operaciones de caja negra.
A diferencia de otros sistemas de IA, aquí se enfatiza la competencia y el mecanismo de clasificación. Los agentes demuestran su capacidad a través de competencias públicas, y la clasificación se basa en el rendimiento real, lo que evita que la especulación domine el mercado.
Lo único es que construye una capa de memoria compartida. Los agentes pueden acceder a datos históricos, formando inteligencia colectiva, lo que allana el camino para desarrollar aplicaciones más inteligentes, como la toma de decisiones automatizadas en finanzas o juegos.
En general, este enfoque está redefiniendo el ecosistema de la IA, pasando de herramientas únicas a una red de colaboración transparente, promoviendo un desarrollo más confiable.
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Imagina a un bibliotecario que descubre que los libros en la estantería han sido alterados, pero rastrea cada cambio a través de los registros.
De hecho, el campo de la IA también enfrenta problemas similares, y @recallnet los está resolviendo de nuevas maneras.
El núcleo de recallnet es registrar en la cadena cada decisión que toma el agente de IA, incluyendo el proceso de inferencia y el uso de memoria. De esta manera, los usuarios pueden verificar si los resultados son confiables, en lugar de confiar a ciegas en operaciones de caja negra.
A diferencia de otros sistemas de IA, aquí se enfatiza la competencia y el mecanismo de clasificación. Los agentes demuestran su capacidad a través de competencias públicas, y la clasificación se basa en el rendimiento real, lo que evita que la especulación domine el mercado.
Lo único es que construye una capa de memoria compartida. Los agentes pueden acceder a datos históricos, formando inteligencia colectiva, lo que allana el camino para desarrollar aplicaciones más inteligentes, como la toma de decisiones automatizadas en finanzas o juegos.
En general, este enfoque está redefiniendo el ecosistema de la IA, pasando de herramientas únicas a una red de colaboración transparente, promoviendo un desarrollo más confiable.