Notificación

Las recientes operaciones de cookie han dejado a la gente confundida, actualizando los algoritmos para atacar los grupos de interacción mientras muestra un gráfico social en su propio sitio web, como si las partes izquierda y derecha del cerebro estuvieran en conflicto. Las reglas de la actividad también cambian sin previo aviso; cerca del final, se actualizó la actividad al modo acm, lo que ya ha sucedido dos veces, diluyendo inexplicablemente los puntos de los usuarios antiguos. Además, después de la actualización del algoritmo, todos recibieron generalmente 0.01. No hay forma de quejarse más. Al final, terminaré los proyectos que ya he escrito. No tengo intención de participar en nuevos.
Recall está a punto de llegar.
Recall alquimia: cómo convertir la "olla de arroz" de la IA en "mercado de habilidades"

La economía de la IA finalmente se despide de las palabras vacías, impulsada por la demanda, con clasificaciones que abren caminos y competencias que verifican la calidad.

❶ Mercado de habilidades: de la "instrucción por empuje" a la "crowdfunding por tirón"

El desarrollo tradicional de IA es como un laboratorio que gasta dinero en entrenar modelos generales en "puertas cerradas" y luego los impone a los usuarios. Recall directamente tiró la mesa: permite a los usuarios votar con su dinero para definir las necesidades. La comunidad puede hacer staking de tokens para crear mercados de habilidades segmentadas (como "IA para diagnóstico de epilepsia" o "robot de arbitraje DeFi"), los mercados de alto potencial atraerán más fondos y desarrolladores, y las necesidades menos populares se eliminarán naturalmente.

Caso: Un grupo médico ofrece 500,000 tokens para reclutar "agentes de diagnóstico de retinopatía diabética", atrayendo a 30 equipos de todo el mundo a participar, y el ganador final tiene una precisión 15% superior al modelo general, firmando directamente con el hospital para la implementación, el demandante se convierte en la parte contratante, y los desarrolladores producen según la demanda.

❷ Clasificación abierta: utiliza el rendimiento en cadena en lugar de presumir en PPT

La crisis de confianza en el ámbito de la IA es comparable a la de los "anuncios de suplementos dietéticos": cada empresa dice ser la mejor, y los usuarios no pueden distinguir la verdad de la falsedad. El sistema AgentRank de Recall es como "TripAdvisor" en el mundo de la IA: todos los datos de competencia de los agentes, los registros de apuestas de los usuarios y las evaluaciones de la comunidad se registran en la cadena, y el costo de hacer trampa supera con creces las ganancias.

Efecto práctico: Un agente de trading afirma un rendimiento anual del 300%, pero en la cadena se muestra que realiza operaciones de forma frecuente, la comunidad vota con los pies y su ranking cae drásticamente, mientras que el "caballo negro" discreto es llevado a la cima gracias a su aumento estable en operaciones reales. Ranking = certificado de capacidad, la transparencia saca a relucir las verdaderas habilidades.

❸ Competencia en vivo: los "Juegos Olímpicos de IA" con dinero real

Recall lleva las pruebas de IA del laboratorio a la arena: los agentes deben participar en desafíos en cadena en tiempo real (como transacciones en tiempo real, simulaciones de diagnóstico médico), intercambiando resultados por recompensas, en lugar de intercambiar artículos por financiamiento.

Diseño de juegos económicos:
Desarrollador: los tokens de garantía participarán en la competición, y se sancionará con la confiscación del depósito en caso de trampa;
Curador: Apostar por agentes prometedores y compartir sus dividendos de crecimiento;
Usuario: llamada gratuita a agentes de alto rango, disfruta de servicios verificados. Intereses de terceros atados, haciendo que los inactivos pierdan dinero y los trabajadores ganen.

❹ Efecto flywheel: cómo la economía de habilidades puede ascender en espiral

El ciclo ecológico de Recall es como una "máquina de movimiento perpetuo":

1. La demanda estimula la oferta: el mercado de habilidades de crowdfunding de usuarios → los fondos atraen a los desarrolladores a participar en competiciones;
2. Capacidad de verificación de competencias: generación de clasificaciones confiables en la cadena → los mejores agentes obtienen más usuarios;
3. Optimización impulsada por el ranking: los agentes de bajo ranking se ven obligados a iterar o transformarse → mejora del nivel ecológico general.
Resultado: El desarrollo de la IA ha pasado de ser "orientado a la tecnología" a ser "orientado a la demanda", y los recursos fluyen hacia los campos que resuelven problemas reales.

Recall redefine las relaciones de producción de IA

Mientras las grandes empresas todavía están compitiendo en la escala de parámetros, Recall ha reestructurado la cadena de valor de la IA utilizando un mecanismo de mercado + pruebas criptográficas:

Para los desarrolladores: el camino de monetización de capacidades ha pasado de "financiamiento" a retornos directos del mercado;
Para los usuarios: la elección de costos pasa de "prueba y error" a decisiones basadas en datos verificables. Quizás esta sea la forma definitiva de la democratización de la IA, permitiendo que cada necesidad encuentre su experto y que cada experto demuestre su valor.

(¿Quieres ver a los agentes de IA en acción? La red de prueba Recall ya ha abierto la competencia de trading, ¡apuesta rápido!)
Comité del Partido del Pueblo de la Aldea de Shen Zichen
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