Saya telah mengikuti @recallnet dengan cermat dan saya rasa ini sedang membentuk salah satu lapisan paling kritis dalam tumpukan AI × Web3.
→ Infrastruktur memori AI terdesentralisasi: memungkinkan model untuk mempertahankan, mengingat, dan memverifikasi pengetahuan di seluruh sesi tanpa menyerahkan kontrol kepada silo terpusat → Provenans on-chain: setiap titik data yang disimpan/diperoleh diverifikasi secara kriptografis, menjadikan output dapat diaudit → API yang Interoperable: agen, dapps, dan LLM dapat mengakses lapisan ingatan bersama yang sama di berbagai rantai. → Kueri yang menjaga privasi sehingga data sensitif tidak bocor, namun tetap dapat digunakan untuk penalaran AI
Taruhannya di sini sederhana: kasus penggunaan AI di Web3 membutuhkan status, konteks, dan kepercayaan untuk berkembang @recallnet membangun ketiganya langsung ke dalam protokol
Apa yang akan saya tonton selanjutnya: • Trade-off latensi + biaya seiring dengan skala penggunaan • Komposabilitas dengan kerangka agen yang ada • Adopsi oleh L2 dan dapps asli AI
Jika eksekusi berjalan seiring, #recallnet bisa menjadi lapisan memori default untuk AI onchain.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Saya telah mengikuti @recallnet dengan cermat dan saya rasa ini sedang membentuk salah satu lapisan paling kritis dalam tumpukan AI × Web3.
→ Infrastruktur memori AI terdesentralisasi: memungkinkan model untuk mempertahankan, mengingat, dan memverifikasi pengetahuan di seluruh sesi tanpa menyerahkan kontrol kepada silo terpusat
→ Provenans on-chain: setiap titik data yang disimpan/diperoleh diverifikasi secara kriptografis, menjadikan output dapat diaudit
→ API yang Interoperable: agen, dapps, dan LLM dapat mengakses lapisan ingatan bersama yang sama di berbagai rantai.
→ Kueri yang menjaga privasi sehingga data sensitif tidak bocor, namun tetap dapat digunakan untuk penalaran AI
Taruhannya di sini sederhana: kasus penggunaan AI di Web3 membutuhkan status, konteks, dan kepercayaan untuk berkembang @recallnet membangun ketiganya langsung ke dalam protokol
Apa yang akan saya tonton selanjutnya:
• Trade-off latensi + biaya seiring dengan skala penggunaan
• Komposabilitas dengan kerangka agen yang ada
• Adopsi oleh L2 dan dapps asli AI
Jika eksekusi berjalan seiring, #recallnet bisa menjadi lapisan memori default untuk AI onchain.