Imaginez un bibliothécaire qui découvre que les livres sur les étagères ont été altérés, mais qui peut retracer chaque changement grâce aux journaux.
En fait, le domaine de l'IA est également confronté à des problèmes similaires, et @recallnet les résout grâce à une nouvelle approche.
Le cœur de recallnet est de faire en sorte que chaque décision prise par l'agent AI soit enregistrée sur la chaîne, y compris le processus de raisonnement et l'utilisation de la mémoire. De cette façon, les utilisateurs peuvent vérifier si les résultats sont fiables, au lieu de faire aveuglément confiance à une opération en boîte noire.
Contrairement à d'autres systèmes d'IA, ici l'accent est mis sur la concurrence et le mécanisme de classement. Les agents prouvent leurs capacités par des compétitions publiques, et le classement est basé sur les performances réelles, ce qui évite que la spéculation ne domine le marché.
Ce qui le rend unique, c'est qu'il construit une couche de mémoire partagée. Les agents peuvent accéder aux données historiques, formant une intelligence collective, ce qui ouvre la voie au développement d'applications plus intelligentes, comme la prise de décisions automatisées dans les domaines financiers ou de jeux.
Dans l'ensemble, cette méthode est en train de redéfinir l'écosystème de l'IA, passant d'un outil unique à un réseau de collaboration transparent, favorisant un développement plus fiable.
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Imaginez un bibliothécaire qui découvre que les livres sur les étagères ont été altérés, mais qui peut retracer chaque changement grâce aux journaux.
En fait, le domaine de l'IA est également confronté à des problèmes similaires, et @recallnet les résout grâce à une nouvelle approche.
Le cœur de recallnet est de faire en sorte que chaque décision prise par l'agent AI soit enregistrée sur la chaîne, y compris le processus de raisonnement et l'utilisation de la mémoire. De cette façon, les utilisateurs peuvent vérifier si les résultats sont fiables, au lieu de faire aveuglément confiance à une opération en boîte noire.
Contrairement à d'autres systèmes d'IA, ici l'accent est mis sur la concurrence et le mécanisme de classement. Les agents prouvent leurs capacités par des compétitions publiques, et le classement est basé sur les performances réelles, ce qui évite que la spéculation ne domine le marché.
Ce qui le rend unique, c'est qu'il construit une couche de mémoire partagée. Les agents peuvent accéder aux données historiques, formant une intelligence collective, ce qui ouvre la voie au développement d'applications plus intelligentes, comme la prise de décisions automatisées dans les domaines financiers ou de jeux.
Dans l'ensemble, cette méthode est en train de redéfinir l'écosystème de l'IA, passant d'un outil unique à un réseau de collaboration transparent, favorisant un développement plus fiable.