Hãy tưởng tượng một thủ thư, phát hiện ra rằng những cuốn sách trên kệ đã bị chỉnh sửa, nhưng có thể theo dõi từng thay đổi thông qua nhật ký.

Thực ra, lĩnh vực AI cũng đối mặt với vấn đề tương tự, và @recallnet đang giải quyết theo cách mới.

cốt lõi của recallnet là để mọi quyết định của AI agent đều được ghi lại trên chuỗi, bao gồm cả quá trình suy luận và việc sử dụng bộ nhớ. Bằng cách này, người dùng có thể xác minh xem kết quả có đáng tin cậy hay không, thay vì mù quáng tin tưởng vào hoạt động của hộp đen.

Khác với các hệ thống AI khác, nơi đây nhấn mạnh cơ chế cạnh tranh và xếp hạng. Đại lý chứng minh khả năng của mình thông qua các cuộc thi công khai, và xếp hạng dựa trên hiệu suất thực tế, điều này tránh được việc thổi phồng chiếm ưu thế trên thị trường.

Điểm độc đáo là nó xây dựng một lớp bộ nhớ có thể chia sẻ. Các đại lý có thể truy cập dữ liệu lịch sử, hình thành trí tuệ tập thể, điều này mở đường cho việc phát triển các ứng dụng thông minh hơn, chẳng hạn như trong quyết định tự động trong tài chính hoặc trò chơi.

Nhìn chung, phương pháp này đang tái định hình hệ sinh thái AI, chuyển từ công cụ đơn lẻ sang mạng lưới hợp tác minh bạch, thúc đẩy sự phát triển đáng tin cậy hơn.