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Les récentes actions de cookie sont déroutantes. D'un côté, il met à jour l'algorithme pour frapper les groupes d'interaction, de l'autre, il affiche un graphique social sur son propre site. Le cerveau gauche et le cerveau droit se battent entre eux. Les règles de l'activité changent également sans cesse, et à l'approche de la fin, l'activité a été mise à niveau en mode acm, ce qui s'est déjà produit deux fois. Sans raison, les points des anciens utilisateurs ont été dilués. De plus, après la mise à jour de l'algorithme, tout le monde a en général reçu 0,01. Les plaintes ne cessent d'affluer. Enfin, terminons les projets que nous avons écrits. Je ne prévois pas de participer à de nouveaux.
Recall arrive bientôt.
Rappel alchimie : comment transformer le "grand repas" de l'IA en compétences "enchères"

La demande motive, le classement ouvre la voie, la compétition vérifie, l'économie de l'IA fait enfin ses adieux aux discours théoriques.

❶ Marché des compétences : de l'"injection par poussée" au "financement participatif par traction"

Le développement traditionnel de l'IA ressemble à des laboratoires qui dépensent de l'argent pour entraîner des modèles génériques dans des "voitures fermées", puis tentent de les vendre de force aux utilisateurs. Recall a directement renversé la table : il permet aux utilisateurs de voter avec leur argent pour définir les besoins. La communauté peut mettre en jeu des tokens pour créer des marchés de compétences spécialisés (comme "IA pour le diagnostic de l'épilepsie" ou "robot d'arbitrage DeFi"), un marché à fort potentiel attirant davantage de fonds et de développeurs, tandis que les besoins moins courants sont naturellement éliminés.

Exemple : Un groupe médical offre 500 000 jetons pour recruter un "agent de diagnostic de la rétinopathie diabétique", attirant 30 équipes du monde entier à participer. Le gagnant a une précision supérieure de 15 % par rapport au modèle général, avec un contrat directement signé avec l'hôpital pour la mise en œuvre. Le demandeur devient le maître d'ouvrage, et le développeur produit selon les besoins.

❷ Classement ouvert : remplacer le battage médiatique en PPT par des performances sur la chaîne

La crise de confiance dans le secteur de l'IA est comparable à celle des "publicités de produits de santé" où chaque entreprise prétend être la meilleure, rendant difficile pour les utilisateurs de faire la différence entre le vrai et le faux. Le système AgentRank de Recall ressemble à "Tripadvisor" dans le domaine de l'IA : toutes les données de compétition des agents, les enregistrements de paris des utilisateurs et les évaluations de la communauté sont entièrement enregistrés sur la blockchain, rendant le coût de tricherie bien supérieur aux bénéfices.

Effet en pratique : Un agent de trading affirme un rendement annualisé de 300 %, mais la blockchain montre qu'il effectue des transactions fréquentes. La communauté a voté avec ses pieds, faisant chuter son classement, tandis qu'un "cheval noir" discret a été propulsé en tête du classement grâce à une hausse stable en temps réel. Le classement = certificat de compétence, la transparence fait ressortir les véritables compétences.

❸ Compétition en direct : les "Olympiades de l'IA" avec de l'argent réel

Rappel : déplacez les tests d'IA du laboratoire à l'arène : les agents doivent participer à des défis en chaîne en temps réel (comme des transactions en temps réel, des simulations de diagnostic médical), échangeant des résultats contre des récompenses, plutôt que des articles contre des fonds.

Conception de jeux économiques :
Développeur : les jetons de garantie doivent être mis en gage pour participer, et en cas de tricherie, la garantie sera confisquée ;
Curateur : pariez sur les agents prometteurs et partagez leurs dividendes de croissance ;
Utilisateur : appel gratuit à un agent de haut rang, profitez d'un service vérifié. Liens d'intérêts tripartites, faire perdre de l'argent aux novices, faire gagner de l'argent aux travailleurs.

❹ Effet de volant : comment l'économie des compétences s'élève en spirale

L'écosystème de Recall fonctionne comme une "machine perpétuelle" :

1. La demande stimule l'offre : les utilisateurs financent un marché des compétences → l'argent attire les développeurs à participer.
2. Capacité de validation des compétitions : génération de données sur la chaîne pour un classement fiable → les agents de qualité attirent plus d'utilisateurs ;
3. Optimisation par le classement : les agents à faible classement sont contraints d'itérer ou de se transformer → amélioration du niveau global de l'écosystème.
Résultat : Le développement de l'IA est passé d'une approche « axée sur la technologie » à une approche axée sur les besoins, et les ressources se dirigent vers les domaines qui résolvent le mieux les problèmes pratiques.

Recall redéfinit les relations de production de l'IA

Alors que les grandes entreprises sont encore en train de rivaliser sur l'échelle des paramètres, Recall a reconstruit la chaîne de valeur de l'IA en utilisant un mécanisme de marché + une preuve cryptographique :

Pour les développeurs : le chemin de monétisation des compétences est passé de "financement" à un retour direct du marché ;
Pour les utilisateurs : le choix du coût passe d'une approche "d'essai-erreur" à une prise de décision basée sur des données vérifiables. Cela pourrait être la forme ultime de la démocratisation de l'IA, permettant à chaque besoin de trouver son expert et à chaque expert de prouver sa valeur.

(Vous voulez observer des agents IA s'affronter ? Le réseau de test Recall a ouvert les compétitions de trading, pariez rapidement.)
Comité du Parti de la ruralité de Shenzi Chen
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