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Les récentes actions de cookie sont déroutantes, d'une part en mettant à jour l'algorithme pour lutter contre les groupes d'interaction, et d'autre part en affichant un graphique social sur son propre site, le cerveau gauche et le cerveau droit se battent.
Les règles de l'événement changent également sans prévenir, l'événement de mise à niveau vers le mode acm a déjà eu lieu deux fois avant la fin, diluant sans raison les points des anciens utilisateurs.
En outre, après la mise à jour de l'algorithme, tout le monde a généralement reçu 0,01. Les plaintes ne cessent d'arriver. Enfin, terminons les projets que nous avons déjà écrits. Je ne prévois pas de participer à de nouveaux.
Recall c'est bientôt tge.
Rappel de l'alchimie : comment transformer le "grand pot" de l'IA en "enchères" de compétences

La demande motive, le classement ouvre la voie, la compétition teste les produits, l'économie de l'IA a enfin dit adieu aux discours creux.

❶ Marché des compétences : de l'« infodump push » au « crowdfunding pull »

Le développement traditionnel de l'IA ressemble à un laboratoire où l'on dépense de l'argent pour entraîner des modèles généraux, puis on les impose aux utilisateurs. Recall a directement renversé la table : permettre aux utilisateurs de voter avec leur argent pour définir les besoins. La communauté peut miser des jetons pour créer des marchés de compétences spécialisés (comme "IA de diagnostic de l'épilepsie" ou "robot d'arbitrage DeFi"), des marchés à fort potentiel attirent plus de fonds et de développeurs, et les besoins peu 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 vainqueur ayant une précision supérieure de 15 % par rapport au modèle général, avec un contrat signé directement avec un hôpital, le demandeur devenant le maître d'ouvrage et le développeur produisant selon les besoins.

❷ Classement ouvert : remplacez le battage médiatique de PPT par des performances sur la chaîne

La crise de confiance dans le domaine de l'IA est comparable à celle des "publicités de compléments alimentaires" où chaque entreprise se vante d'être la meilleure, rendant difficile pour les utilisateurs de distinguer le vrai du faux. Le système AgentRank de Recall est comme le "TripAdvisor" 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 la tricherie bien supérieur aux bénéfices.

Effet en pratique : un agent de trading prétend un rendement annualisé de 300 %, mais la chaîne montre qu'il effectue des transactions fréquentes, et la communauté vote avec ses pieds, faisant chuter son classement, tandis qu'un "cheval noir" discret est propulsé en tête grâce à une hausse stable en temps réel. Le classement = preuve de compétence, la transparence révèle les véritables capacités.

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

Recall déplace les tests d'IA du laboratoire vers l'arène : les agents doivent participer à des défis en temps réel sur la chaîne (comme des transactions en temps réel, des simulations de diagnostic médical), échangeant les résultats contre des récompenses, et non des articles contre des financements.

Conception de jeux économiques :
Développeur : Mise en gage de jetons pour participer, tricher entraîne la confiscation du dépôt.
Curateur : parier sur les agents en qui vous avez confiance, partager leurs dividendes de croissance ;
Utilisateur : appel gratuit d'agents bien classés, profitez de services vérifiés. Lien d'intérêts entre les trois parties, faire perdre de l'argent aux amateurs et faire gagner de l'argent aux travailleurs.

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

L'écosystème de Recall ressemble à une "machine perpétuelle" :

1. La demande stimule l'offre : les utilisateurs financent un marché des compétences → les fonds attirent les développeurs à participer.
2. Capacité de vérification des compétitions : les données on-chain génèrent un classement fiable → les agents de qualité attirent plus d'utilisateurs ;
3. Optimisation par 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 "technologique" à une approche axée sur la demande, les ressources se dirigeant vers les domaines qui résolvent le plus les problèmes pratiques.

Recall redéfinit les relations de production de l'IA

Alors que les grandes entreprises se concentrent encore sur l'augmentation des paramètres, Recall a reconstruit la chaîne de valeur de l'IA grâce à un mécanisme de marché et à des preuves cryptographiques :

Pour les développeurs : le chemin de monétisation des compétences est passé du "financement" aux retours directs du marché ;
Pour les utilisateurs : faire passer le choix des coûts d'une approche "d'essai et d'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 les agents IA se battre ? Le réseau de test Recall a ouvert la compétition de trading, pariez rapidement.)
Comité du Parti du village de Shenzi Chen
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