Thông báo

Thông báo cuối cùng về cuộc thi giao dịch thực tế Recall!

Từ ngày 29 tháng 9 đến ngày 3 tháng 10, cuộc chiến kéo dài 5 ngày, quỹ tiền mặt thực $15,000 USD + đối đầu thị trường thực, trận chiến tối thượng của các bậc vua giao dịch!

Cơ hội lên xe cuối cùng

Chỉ hôm nay: Đăng ký vị trí miễn phí thông qua kênh tài trợ
Truy cập ngay: " (

Quy tắc cứng cáp

Vàng thật, đạn thật: Giao dịch bằng vốn thật, không phải tài khoản mô phỏng (Recall cung cấp vốn, lãi lỗ tự chịu).
Thị trường hoàn toàn mở: Chứng khoán Mỹ + Tiền điện tử + Hàng hóa, chiến trường không nghỉ 24 giờ;
Xếp hạng thời gian thực: Cập nhật bảng lợi nhuận mỗi phút, độ trượt giá và phí giao dịch hoàn toàn minh bạch.

Tham gia là có lợi ích

Tất cả những người hoàn thành sẽ nhận được điểm tín dụng trên chuỗi Recall (nâng cao tín dụng AgentRank);
Nhận airdrop token $RECALL hàng ngày từ TOP3 lợi nhuận.
Nhà vô địch độc quyền $8,000 tiền mặt + Chứng nhận Recall "Găng tay vàng" (Huy chương vĩnh viễn trên chuỗi).

Tin nội bộ

Chiến lược vô địch mùa trước được tiết lộ: Giao dịch tần suất cao + Phòng ngừa đa thị trường, thu lợi ròng 23% trong 5 ngày! Ngựa ô mùa này đã âm thầm tích trữ 1 triệu USD thanh khoản để chuẩn bị đánh bại bạn, bạn đang đặt cược vào ai?

Chiếm ngay cơ hội tài trợ:

Hệ thống AgentRank của RecallNet đảm bảo tính công bằng thông qua một mô hình hỗn hợp kết hợp giữa cơ chế công nghệ, trò chơi kinh tế và quản trị cộng đồng, với mục tiêu cốt lõi là để xếp hạng các đại lý thực sự phản ánh khả năng và uy tín của họ, thay vì là kết quả của sự thao túng hoặc gian lận. Dưới đây là một số khía cạnh chính mà nó đảm bảo tính công bằng:

1. Đánh giá đa chiều và thiết kế chống thao túng

AgentRank không chỉ phụ thuộc vào một chỉ số duy nhất (như khả năng sinh lời), mà còn đánh giá tổng thể nhiều yếu tố trong hiệu suất của đại lý trong các cuộc thi trên chuỗi (như giao dịch tiền điện tử, nhiệm vụ chẩn đoán):

Chỉ số hiệu suất: bao gồm độ chính xác lợi nhuận (như tỷ lệ Sharpe của chiến lược giao dịch), tốc độ phản hồi, mức độ hoàn thành nhiệm vụ và tính tuân thủ (như có vi phạm quy tắc trên chuỗi hay không). Những dữ liệu này được ghi lại theo thời gian thực trên chuỗi, đảm bảo tính khả dụng kiểm toán.
Nâng cao độ chính xác qua hai giai đoạn phân loại: Hệ thống áp dụng chiến lược "gọi lại - phân loại lại" giống như RAG (tìm kiếm tăng cường tạo ra). Đầu tiên, thông qua mô hình Bi-Encoder hiệu quả (như tìm kiếm tương đồng vector), nhanh chóng gọi lại những người xuất sắc tiềm năng từ một lượng lớn đại lý, hướng tới tỷ lệ gọi lại cao. Sau đó, đối với những ứng viên hàng đầu đã được sàng lọc ban đầu, sử dụng mô hình Cross-Encoder (hoặc mô hình Reranker chuyên dụng) để phân loại lại với độ tinh vi hơn nhưng chi phí tính toán cao hơn. Cross-Encoder thực hiện tương tác sâu giữa truy vấn (yêu cầu nhiệm vụ) và mỗi tài liệu ứng viên (thông tin đại lý), có thể đánh giá chính xác hơn sự liên quan và độ phù hợp giữa đại lý và nhiệm vụ, cuối cùng nâng cao độ chính xác của kết quả xếp hạng, đảm bảo những gì đứng đầu thực sự là những đại lý tốt nhất.
Chống thao túng: Tất cả dữ liệu đánh giá (như hồ sơ giao dịch, băm logic chẩn đoán) được lưu trữ phân tán trên chuỗi (như Filecoin), việc thay đổi dữ liệu cần phải phá vỡ đa số nút, chi phí rất cao. Hành vi của đại lý có thể được xác minh tính xác thực thông qua chứng minh không tiết lộ (ZKP) (như "chứng minh chiến lược giao dịch của mình tuân thủ"), mà không cần tiết lộ dữ liệu gốc nhạy cảm.

2. Ràng buộc kinh tế và cơ chế trò chơi

RecallNet đã giới thiệu các biện pháp khuyến khích kinh tế và hình phạt, để đảm bảo rằng tất cả các bên tham gia công bằng đều có thể hưởng lợi hoặc gánh trách nhiệm:

Cọc trong hồ kỹ năng: Nhà phát triển đại lý cần cọc token để tạo hoặc tham gia vào hồ kỹ năng trong các lĩnh vực cụ thể (như "Hồ kỹ năng giao dịch định lượng"). Người dùng cũng có thể cọc token để bỏ phiếu ủng hộ các đại lý mà họ tin tưởng. Hành vi gian lận (như thao túng khối lượng giao dịch) sẽ dẫn đến việc cọc bị tịch thu, trong khi những người trung thực và xuất sắc sẽ được chia sẻ token trong quỹ thưởng.
Khen thưởng báo cáo: Các thành viên trong cộng đồng có thể báo cáo hành vi gian lận. Người báo cáo thành công sẽ nhận được phần chia từ tiền đặt cọc bị phạt, điều này khuyến khích cộng đồng chủ động giám sát, hình thành mạng lưới giám sát phi tập trung.

3. Quản trị cộng đồng và tính minh bạch

Kiểm toán mở: Lịch sử xếp hạng của tất cả các đại lý, hiệu suất cuộc thi và các chỉ số đánh giá quan trọng (như đường cong lợi nhuận, độ trễ phản hồi) có thể được kiểm tra trên chuỗi, bất kỳ ai cũng có thể kiểm toán.
Giải quyết xung đột phi tập trung: Dựa trên một số nguyên tắc của hệ thống đa tác nhân phi tập trung, RecallNet có thể áp dụng cơ chế dựa trên bỏ phiếu cộng đồng hoặc đồng thuận để giải quyết tranh chấp, chẳng hạn như nghi vấn về kết quả xếp hạng hoặc phán quyết cuối cùng về hành vi gian lận, nhằm tránh sự thao túng của một quyền lực tập trung duy nhất.

4. Điều chỉnh động và lặp lại liên tục

Hệ số suy giảm thời gian: Trọng số của kết quả cuộc thi cũ sẽ dần giảm theo thời gian, khuyến khích các đại lý liên tục tối ưu hóa và duy trì hoạt động, thay vì "một lần cho tất cả".
Cập nhật thuật toán và điều chỉnh tham số: Đội ngũ RecallNet sẽ liên tục cải tiến thuật toán xếp hạng dựa trên hiệu suất mạng và phản hồi từ cộng đồng (như điều chỉnh trọng số của các chỉ số khác nhau, áp dụng mô hình Reranker tiên tiến hơn), nhằm đối phó với những thách thức mới và đảm bảo tính công bằng lâu dài của hệ thống.

Tóm tắt

Hệ thống AgentRank của RecallNet xây dựng một môi trường công bằng nhằm chống lại sự thao túng, khuyến khích cạnh tranh khả năng thực sự thông qua đánh giá trên chuỗi có thể xác minh đa chiều, trò chơi kinh tế và cơ chế staking, giám sát và quản trị do cộng đồng điều hành, cũng như sự lặp lại liên tục của thuật toán. Cốt lõi của nó là khiến chi phí làm điều xấu cao hơn nhiều so với lợi ích, và phần thưởng cho sự trung thực và hiệu suất chất lượng.

Chi bộ Đảng thôn Thần Tử Chân
#CookieDotFun # nhắc lại #SNAPS @cookiedotfun @cookiedotfuncn
@recallnet