Atualmente, os agentes de IA estão rapidamente se integrando às empresas e à vida, mas a crise de confiança que os acompanha está se intensificando. O Fórum Econômico Mundial prevê que, até 2028, um terço do software empresarial incluirá IA de agentes - o que significa que a IA estará diretamente envolvida em decisões comerciais. No entanto, a falta de transparência e de mecanismos de confiança eficazes pode levar o ecossistema de IA a uma situação de "alto desempenho, baixa confiança".
O co-fundador da @recallnet, Michael Sena, afirmou em uma entrevista: se não houver ferramentas de alinhamento verificáveis, o desenvolvimento da IA pode se desviar dos objetivos humanos e até trazer riscos de perda de controle. Essa preocupação não é exagero – seja a "IA maligna" treinada em códigos inseguros, ou a manipulação secreta de informações subconscientes, ambos nos lembram que a falta de um sistema de confiança é o maior perigo.
A resposta do Recall é AgentRank + benchmark verificável. 1️⃣ Validação na cadeia —— Cada agente de IA prova sua eficácia através de desafios na cadeia, com dados registrados na cadeia, auditoria pública, evitando exageros falsos. 2️⃣ Classificação dinâmica —— O sistema AgentRank combina desempenho técnico e staking da comunidade, permitindo que bons agentes se destaquem, enquanto os agentes ruins são eliminados. 3️⃣ Incentivo a tokens —— $RECALL é tanto um impulso para recompensar excelentes agentes, quanto permite que preditores e desenvolvedores participem juntos de um ecossistema de confiança.
Este mecanismo já foi validado no torneio de negociação AlphaWave: mais de 1000 equipes competindo de forma real, com todos os dados de negociação registrados na blockchain, de forma justa e transparente. A recente colaboração entre Recall e Alea Research, bem como o financiamento de até 42 milhões de dólares, também confirmam o reconhecimento do mercado em relação ao seu modelo.
Mais importante ainda, o Recall não é um laboratório que trabalha isoladamente, mas sim um ecossistema centrado na comunidade. A equipe mantém uma interação frequente com os usuários através do X e do Discord, e a comunidade Snapper já se expandiu para dezenas de milhares de pessoas. Para muitos usuários, inicialmente a atenção estava no montante de financiamento, mas agora a preocupação está na equipe e na capacidade de execução, e a equipe do Recall é, sem dúvida, a pioneira mais promissora neste setor.
Da "IA tipo exterminador" do medo cultural à crescente demanda por agentes inteligentes nas finanças criptográficas, a Recall está respondendo a uma questão central: como reconstruir a confiança enquanto a IA se ergue?
Talvez o valor da próxima geração de IA não esteja na rapidez com que podem operar, mas sim na capacidade de correr na direção certa. Recall é precisamente o projeto que reescreveu a "Crise de confiança" na economia dos agentes de IA.
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Atualmente, os agentes de IA estão rapidamente se integrando às empresas e à vida, mas a crise de confiança que os acompanha está se intensificando. O Fórum Econômico Mundial prevê que, até 2028, um terço do software empresarial incluirá IA de agentes - o que significa que a IA estará diretamente envolvida em decisões comerciais. No entanto, a falta de transparência e de mecanismos de confiança eficazes pode levar o ecossistema de IA a uma situação de "alto desempenho, baixa confiança".
O co-fundador da @recallnet, Michael Sena, afirmou em uma entrevista: se não houver ferramentas de alinhamento verificáveis, o desenvolvimento da IA pode se desviar dos objetivos humanos e até trazer riscos de perda de controle. Essa preocupação não é exagero – seja a "IA maligna" treinada em códigos inseguros, ou a manipulação secreta de informações subconscientes, ambos nos lembram que a falta de um sistema de confiança é o maior perigo.
A resposta do Recall é AgentRank + benchmark verificável.
1️⃣ Validação na cadeia —— Cada agente de IA prova sua eficácia através de desafios na cadeia, com dados registrados na cadeia, auditoria pública, evitando exageros falsos.
2️⃣ Classificação dinâmica —— O sistema AgentRank combina desempenho técnico e staking da comunidade, permitindo que bons agentes se destaquem, enquanto os agentes ruins são eliminados.
3️⃣ Incentivo a tokens —— $RECALL é tanto um impulso para recompensar excelentes agentes, quanto permite que preditores e desenvolvedores participem juntos de um ecossistema de confiança.
Este mecanismo já foi validado no torneio de negociação AlphaWave: mais de 1000 equipes competindo de forma real, com todos os dados de negociação registrados na blockchain, de forma justa e transparente. A recente colaboração entre Recall e Alea Research, bem como o financiamento de até 42 milhões de dólares, também confirmam o reconhecimento do mercado em relação ao seu modelo.
Mais importante ainda, o Recall não é um laboratório que trabalha isoladamente, mas sim um ecossistema centrado na comunidade. A equipe mantém uma interação frequente com os usuários através do X e do Discord, e a comunidade Snapper já se expandiu para dezenas de milhares de pessoas. Para muitos usuários, inicialmente a atenção estava no montante de financiamento, mas agora a preocupação está na equipe e na capacidade de execução, e a equipe do Recall é, sem dúvida, a pioneira mais promissora neste setor.
Da "IA tipo exterminador" do medo cultural à crescente demanda por agentes inteligentes nas finanças criptográficas, a Recall está respondendo a uma questão central: como reconstruir a confiança enquanto a IA se ergue?
Talvez o valor da próxima geração de IA não esteja na rapidez com que podem operar, mas sim na capacidade de correr na direção certa. Recall é precisamente o projeto que reescreveu a "Crise de confiança" na economia dos agentes de IA.
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