He estado siguiendo de cerca a @recallnet y creo que está esculpiendo una de las capas más críticas en la pila de AI × Web3.
→ Infraestructura de memoria de IA descentralizada: permite a los modelos persistir, recordar y verificar el conocimiento a través de sesiones sin ceder el control a silos centralizados. → Procedencia en la cadena: cada punto de datos almacenado/recuperado está verificado criptográficamente, lo que hace que la salida sea auditable → APIs interoperables: los agentes, dapps y LLMs pueden acceder a la misma capa de recuerdo compartida a través de múltiples cadenas → Consultas que preservan la privacidad para que los datos sensibles no se filtren, pero sigan siendo utilizables para el razonamiento de IA
La apuesta aquí es simple: los casos de uso de IA en Web3 necesitan estado, contexto y confianza para escalar @recallnet integra los tres directamente en el protocolo
Lo que veré a continuación: • Compromisos entre latencia y costo a medida que el uso se escala • Composabilidad con marcos de agentes existentes • Adopción por L2s y dapps nativos de IA
Si la ejecución avanza al mismo ritmo, #recallnet podría convertirse en la capa de memoria predeterminada para la IA en cadena.
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He estado siguiendo de cerca a @recallnet y creo que está esculpiendo una de las capas más críticas en la pila de AI × Web3.
→ Infraestructura de memoria de IA descentralizada: permite a los modelos persistir, recordar y verificar el conocimiento a través de sesiones sin ceder el control a silos centralizados.
→ Procedencia en la cadena: cada punto de datos almacenado/recuperado está verificado criptográficamente, lo que hace que la salida sea auditable
→ APIs interoperables: los agentes, dapps y LLMs pueden acceder a la misma capa de recuerdo compartida a través de múltiples cadenas
→ Consultas que preservan la privacidad para que los datos sensibles no se filtren, pero sigan siendo utilizables para el razonamiento de IA
La apuesta aquí es simple: los casos de uso de IA en Web3 necesitan estado, contexto y confianza para escalar @recallnet integra los tres directamente en el protocolo
Lo que veré a continuación:
• Compromisos entre latencia y costo a medida que el uso se escala
• Composabilidad con marcos de agentes existentes
• Adopción por L2s y dapps nativos de IA
Si la ejecución avanza al mismo ritmo, #recallnet podría convertirse en la capa de memoria predeterminada para la IA en cadena.