図書館の司書が、書棚の本が改ざんされていることに気づき、ログを通じて各変更を追跡することを想像してください。

実際、AI分野も同様の問題に直面しており、@recallnetは新しい方法でそれを解決しています。

recallnetのコアは、AIエージェントの各決定ステップをチェーン上に記録することです。これには推論プロセスとメモリ使用が含まれます。これにより、ユーザーは結果の信頼性を検証でき、盲目的にブラックボックス操作を信頼することはありません。

他のAIシステムとは異なり、ここでは競争とランキングメカニズムが強調されています。エージェントは公開競技を通じて能力を証明し、ランキングは実際のパフォーマンスに基づいています。これにより、誇大広告が市場を支配することを避けることができます。

独自の点は、共有可能なメモリ層を構築していることです。エージェントは履歴データにアクセスでき、集団知能を形成し、金融やゲームにおける自動化された意思決定など、よりスマートなアプリケーションの開発への道を開きます。

全体的に見て、この方法はAIエコシステムを再構築しており、単一のツールから透明な協力ネットワークへと移行し、より信頼できる発展を促進しています。