Actuellement, les agents d'IA s'intègrent rapidement dans les entreprises et la vie quotidienne, mais la crise de confiance qui les accompagne ne fait que s'aggraver. Le Forum économique mondial prévoit qu'en 2028, un tiers des logiciels d'entreprise contiendra des IA de type agent - ce qui signifie que l'IA participera directement aux décisions commerciales. Cependant, le manque de transparence et de mécanismes de confiance efficaces pourrait plonger l'écosystème de l'IA dans un dilemme de "hautes performances, faible confiance".
@recallnet co-fondateur Michael Sena a déclaré lors d'une interview : sans outils d'alignement vérifiables, le développement de l'IA pourrait très bien s'éloigner des objectifs humains et même présenter des risques de perte de contrôle. Cette préoccupation n'est pas infondée : que ce soit une "IA malveillante" formée sur du code non sécurisé ou la manipulation discrète d'informations subconscientes, tout cela nous rappelle que l'absence de systèmes de confiance est le plus grand danger.
La réponse de Recall est AgentRank + référence vérifiable. 1️⃣ Vérification sur la chaîne —— Chaque agent IA prouve sa force par des défis sur la chaîne, les données sont enregistrées sur la chaîne, audité publiquement, évitant les fausses déclarations. 2️⃣ Classement dynamique —— Le système AgentRank combine la performance technique et le staking communautaire, permettant aux bons agents de se démarquer et aux mauvais agents d'être éliminés. 3️⃣ Incitation par les jetons —— $RECALL est à la fois un moteur de récompense pour les agents performants et permet aux prévisionnistes et aux développeurs de participer ensemble à un écosystème de confiance.
Ce mécanisme a déjà été vérifié lors du concours de trading AlphaWave : plus de 1000 équipes en compétition réelle, avec toutes les données de trading enregistrées sur la blockchain, assurant équité et transparence. Récemment, la collaboration entre Recall et Alea Research, ainsi qu'un financement pouvant atteindre 42 millions de dollars, confirment également la reconnaissance du marché pour son modèle.
Plus important encore, Recall n'est pas un laboratoire isolé, mais un écosystème centré sur la communauté. L'équipe interagit fréquemment avec les utilisateurs via X et Discord, et la communauté Snapper s'est étendue à des dizaines de milliers de membres. Pour de nombreux utilisateurs, ils regardaient au départ le montant du financement, mais maintenant, ils se concentrent davantage sur l'équipe et sa capacité d'exécution, et l'équipe de Recall est sans aucun doute le pionnier le plus prometteur dans ce domaine.
De l'« IA de type Terminator » dans la peur culturelle à la demande croissante d'agents intelligents dans la finance cryptographique, Recall répond à une question centrale : comment reconstruire la confiance alors que l'IA émerge ?
Peut-être que la valeur de la prochaine génération d'IA ne réside pas dans leur rapidité, mais dans leur capacité à avancer dans la bonne direction. Recall, c'est ce projet qui a réécrit la "Crise de confiance" dans l'économie des agents IA.
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Actuellement, les agents d'IA s'intègrent rapidement dans les entreprises et la vie quotidienne, mais la crise de confiance qui les accompagne ne fait que s'aggraver. Le Forum économique mondial prévoit qu'en 2028, un tiers des logiciels d'entreprise contiendra des IA de type agent - ce qui signifie que l'IA participera directement aux décisions commerciales. Cependant, le manque de transparence et de mécanismes de confiance efficaces pourrait plonger l'écosystème de l'IA dans un dilemme de "hautes performances, faible confiance".
@recallnet co-fondateur Michael Sena a déclaré lors d'une interview : sans outils d'alignement vérifiables, le développement de l'IA pourrait très bien s'éloigner des objectifs humains et même présenter des risques de perte de contrôle. Cette préoccupation n'est pas infondée : que ce soit une "IA malveillante" formée sur du code non sécurisé ou la manipulation discrète d'informations subconscientes, tout cela nous rappelle que l'absence de systèmes de confiance est le plus grand danger.
La réponse de Recall est AgentRank + référence vérifiable.
1️⃣ Vérification sur la chaîne —— Chaque agent IA prouve sa force par des défis sur la chaîne, les données sont enregistrées sur la chaîne, audité publiquement, évitant les fausses déclarations.
2️⃣ Classement dynamique —— Le système AgentRank combine la performance technique et le staking communautaire, permettant aux bons agents de se démarquer et aux mauvais agents d'être éliminés.
3️⃣ Incitation par les jetons —— $RECALL est à la fois un moteur de récompense pour les agents performants et permet aux prévisionnistes et aux développeurs de participer ensemble à un écosystème de confiance.
Ce mécanisme a déjà été vérifié lors du concours de trading AlphaWave : plus de 1000 équipes en compétition réelle, avec toutes les données de trading enregistrées sur la blockchain, assurant équité et transparence. Récemment, la collaboration entre Recall et Alea Research, ainsi qu'un financement pouvant atteindre 42 millions de dollars, confirment également la reconnaissance du marché pour son modèle.
Plus important encore, Recall n'est pas un laboratoire isolé, mais un écosystème centré sur la communauté. L'équipe interagit fréquemment avec les utilisateurs via X et Discord, et la communauté Snapper s'est étendue à des dizaines de milliers de membres. Pour de nombreux utilisateurs, ils regardaient au départ le montant du financement, mais maintenant, ils se concentrent davantage sur l'équipe et sa capacité d'exécution, et l'équipe de Recall est sans aucun doute le pionnier le plus prometteur dans ce domaine.
De l'« IA de type Terminator » dans la peur culturelle à la demande croissante d'agents intelligents dans la finance cryptographique, Recall répond à une question centrale : comment reconstruire la confiance alors que l'IA émerge ?
Peut-être que la valeur de la prochaine génération d'IA ne réside pas dans leur rapidité, mais dans leur capacité à avancer dans la bonne direction. Recall, c'est ce projet qui a réécrit la "Crise de confiance" dans l'économie des agents IA.
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