Я внимательно слежу за @recallnet и думаю, что он формирует один из самых критических слоев в стеке AI × Web3.
→ Децентрализованная ИИ-память: позволяет моделям сохранять, вспоминать и проверять знания между сессиями, не передавая контроль централизованным хранилищам. → Ончейн происхождение: каждая сохраненная/извлеченная точка данных криптографически проверена, что делает вывод аудируемым → Интероперабельные APIs: агенты, dapps и LLM могут использовать один и тот же общий слой памяти на нескольких цепочках → Запросы, сохраняющие конфиденциальность, чтобы чувствительные данные не утекали, но оставались пригодными для рассуждений ИИ
Ставка здесь проста: примеры использования ИИ в Web3 нуждаются в состоянии, контексте и доверии для масштабирования @recallnet встроит все три напрямую в протокол.
Что я буду смотреть дальше: • Торговля между задержкой и затратами по мере увеличения использования • Совместимость с существующими агентскими фреймворками • Принятие L2 и децентрализованных приложений, созданных с использованием искусственного интеллекта
Если выполнение будет идти в ногу, #recallnet может стать стандартным слоем памяти для onchain AI
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Я внимательно слежу за @recallnet и думаю, что он формирует один из самых критических слоев в стеке AI × Web3.
→ Децентрализованная ИИ-память: позволяет моделям сохранять, вспоминать и проверять знания между сессиями, не передавая контроль централизованным хранилищам.
→ Ончейн происхождение: каждая сохраненная/извлеченная точка данных криптографически проверена, что делает вывод аудируемым
→ Интероперабельные APIs: агенты, dapps и LLM могут использовать один и тот же общий слой памяти на нескольких цепочках
→ Запросы, сохраняющие конфиденциальность, чтобы чувствительные данные не утекали, но оставались пригодными для рассуждений ИИ
Ставка здесь проста: примеры использования ИИ в Web3 нуждаются в состоянии, контексте и доверии для масштабирования @recallnet встроит все три напрямую в протокол.
Что я буду смотреть дальше:
• Торговля между задержкой и затратами по мере увеличения использования
• Совместимость с существующими агентскими фреймворками
• Принятие L2 и децентрализованных приложений, созданных с использованием искусственного интеллекта
Если выполнение будет идти в ногу, #recallnet может стать стандартным слоем памяти для onchain AI