自第一天以來,我一直在深入了解@recallnet,現在這個機會開始對我產生很大的吸引力。



AI在沒有可信記憶層、鏈上來源、準確檢索和上下文持久性的情況下正面臨瓶頸。這正是RecallNet所直面的問題。

把它視爲人工智能數據的支柱:
→ 不可變、可查詢的內存供代理和應用使用
→ 從一開始就融入可驗證的數據源頭
→ 協議層面的激勵措施用於高質量貢獻
→ 以磁盤速度運行的檢索基礎設施,而非歸檔延遲

這爲什麼重要?模型的好壞取決於它們能夠記住和信任的內容。如果沒有去中心化的回憶層,人工智能將不斷從頭開始學習,浪費成本並累積錯誤。

如果他們執行得當,從 DeFi 代理到遊戲 NPC 的每個 AI 堆棧都需要借助 #recallnet 來獲取可靠的狀態 + 歷史

人工智能的內存層競爭變得更加有趣了
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