لقد كنت أستكشف @recallnet منذ اليوم الأول والفرصة بدأت تتضح لي بشدة
الذكاء الاصطناعي يواجه حائطًا بدون طبقات ذاكرة موثوقة، وأصل على السلسلة، واسترجاع دقيق، وثبات السياق. هذه هي العقبة التي تستهدفها RecallNet بشكل مباشر.
اعتبرها كعمود البيانات الذكي: → ذاكرة غير قابلة للتغيير، يمكن الاستعلام عنها للوكالات والتطبيقات → تتبع بيانات قابل للتحقق مدمج من البداية → حوافز على مستوى البروتوكول للمساهمات عالية الجودة → بنية استرجاع تعمل بسرعة القرص، وليس بتأخير الأرشيف
لماذا هذا مهم؟ النماذج جيدة فقط بقدر ما يمكنها تذكره والثقة به. بدون طبقة استرجاع لامركزية، تستمر الذكاء الاصطناعي في إعادة التعلم من الصفر، مما يزيد من التكاليف ويزيد من الأخطاء.
إذا تمكنوا من تنفيذ ذلك بشكل جيد، فإن كل مجموعة من الذكاء الاصطناعي، من وكلاء التمويل اللامركزي إلى الشخصيات غير القابلة للعب في الألعاب، ستحتاج إلى استخدام #recallnet للحصول على حالة موثوقة + تاريخ
سباق طبقة الذاكرة للذكاء الاصطناعي أصبح مثيرًا للاهتمام
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
لقد كنت أستكشف @recallnet منذ اليوم الأول والفرصة بدأت تتضح لي بشدة
الذكاء الاصطناعي يواجه حائطًا بدون طبقات ذاكرة موثوقة، وأصل على السلسلة، واسترجاع دقيق، وثبات السياق. هذه هي العقبة التي تستهدفها RecallNet بشكل مباشر.
اعتبرها كعمود البيانات الذكي:
→ ذاكرة غير قابلة للتغيير، يمكن الاستعلام عنها للوكالات والتطبيقات
→ تتبع بيانات قابل للتحقق مدمج من البداية
→ حوافز على مستوى البروتوكول للمساهمات عالية الجودة
→ بنية استرجاع تعمل بسرعة القرص، وليس بتأخير الأرشيف
لماذا هذا مهم؟ النماذج جيدة فقط بقدر ما يمكنها تذكره والثقة به. بدون طبقة استرجاع لامركزية، تستمر الذكاء الاصطناعي في إعادة التعلم من الصفر، مما يزيد من التكاليف ويزيد من الأخطاء.
إذا تمكنوا من تنفيذ ذلك بشكل جيد، فإن كل مجموعة من الذكاء الاصطناعي، من وكلاء التمويل اللامركزي إلى الشخصيات غير القابلة للعب في الألعاب، ستحتاج إلى استخدام #recallnet للحصول على حالة موثوقة + تاريخ
سباق طبقة الذاكرة للذكاء الاصطناعي أصبح مثيرًا للاهتمام