لقد كنت أتابع @recallnet عن كثب وأعتقد أنه يخلق واحدة من الطبقات الأكثر أهمية في مجموعة AI × Web3

→ بنية الذاكرة الذكية اللامركزية: تتيح للنماذج الاستمرار، والتذكر، والتحقق من المعرفة عبر الجلسات دون التخلي عن السيطرة لمستودعات مركزية
→ الأصل على السلسلة: كل نقطة بيانات مخزنة/مسترجعة يتم التحقق منها تشفيرياً، مما يجعل المخرجات قابلة للتدقيق
→ واجهات برمجة التطبيقات القابلة للتشغيل المتداخل: يمكن للوكلاء، والتطبيقات اللامركزية، ونماذج اللغة الكبيرة الوصول إلى نفس طبقة الذاكرة المشتركة عبر سلاسل متعددة.
→ استفسارات تحافظ على الخصوصية حتى لا تتسرب البيانات الحساسة، ومع ذلك تظل قابلة للاستخدام في استدلال الذكاء الاصطناعي

الرهان هنا بسيط: حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في Web3 تحتاج إلى حالة وسياق وثقة للتوسع @recallnet تبني الثلاثة مباشرة في البروتوكول

ما سأشاهده next:
• مقايضات الكمون + التكلفة مع زيادة الاستخدام
• التوافق مع أطر الوكلاء الحالية
• اعتماد من قبل L2s وdapps الأصلية للذكاء الاصطناعي

إذا استمر التنفيذ بالوتيرة نفسها، قد يصبح #recallnet الطبقة الافتراضية للذاكرة للذكاء الاصطناعي على السلسلة.