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As operações recentes da cookie têm gerado confusão, de um lado atualizando o algoritmo para combater grupos de interação, do outro mostrando um gráfico social no seu próprio site, o cérebro esquerdo e o cérebro direito estão em conflito.
As regras da atividade também mudam de repente, e a atividade de atualização para o modo acm tem ocorrido duas vezes perto do término, diluindo os pontos dos usuários antigos sem razão.
Além disso, após a atualização do algoritmo, todos receberam, em geral, 0,01. Não há mais como reclamar. Por fim, vamos terminar os projetos que já escrevemos. Não pretendo participar de novos.
Recall está quase tge.
Recall Alquimia: Como transformar o "tacho grande" da IA em habilidades de "leilão"

Demanda impulsionada, classificação abrindo caminho, competição testando produtos, a economia de IA finalmente se despede da teoria.

❶ Mercado de habilidades: de "instrução empurrada" para "crowdfunding puxado"

O desenvolvimento tradicional de IA é como um laboratório que gasta dinheiro em treinamento de modelos gerais, forçando a venda para os usuários. O Recall virou a mesa: deixou os usuários votarem com seu dinheiro para definir as necessidades. A comunidade pode usar tokens em staking para criar mercados de habilidades segmentados (como "IA para diagnóstico de epilepsia" "robô de arbitragem DeFi"), mercados de alto potencial atraem mais fundos e desenvolvedores, e as demandas menos populares são naturalmente eliminadas.

Exemplo: um grupo de saúde oferece uma recompensa de 500 mil tokens para recrutar "agentes de diagnóstico de retinopatia diabética", atraindo 30 equipes de todo o mundo para competir. O vencedor final tem uma precisão 15% superior ao modelo geral, assinando diretamente com o hospital para implementação. O cliente torna-se a parte contratante e os desenvolvedores produzem conforme a demanda.

❷ Ranking aberto: substitua o alarde de PPT por resultados em cadeia.

A crise de confiança no setor de IA é comparável à "publicidade de suplementos alimentares": cada empresa afirma ser a melhor, e os usuários não conseguem distinguir o verdadeiro do falso. O sistema AgentRank da Recall é como o "Tripadvisor" da IA: todos os dados de competição dos agentes, os registros de apostas dos usuários e as avaliações da comunidade estão todos em blockchain, o custo da trapaça supera em muito os benefícios.

Efeito prático: Um agente de negociação afirma ter um retorno anual de 300%, mas a blockchain mostra que ele faz operações frequentes, e a comunidade vota com os pés, fazendo seu ranking despencar, enquanto o "cavalo negro" discreto é promovido ao topo devido ao seu crescimento estável em operações reais. Ranking = prova de capacidade, a transparência revela a verdadeira habilidade.

❸ Competição ao vivo: a "Olimpíada de IA" com dinheiro real

Recall leva os testes de IA do laboratório para a arena: os agentes devem participar de desafios em tempo real na blockchain (como transações em tempo real, simulações de diagnóstico médico), trocando os resultados por recompensas, em vez de artigos por financiamento.

Design de jogos econômicos:
Desenvolvedor: os tokens de garantia são usados para participar, e a trapaça resulta na perda do depósito.
Curador: aposte em agentes promissores e compartilhe os dividendos do seu crescimento;
Usuário: Chamada gratuita para agentes de alto ranking, desfrutando de serviços verificados. Os interesses de terceiros estão vinculados, fazendo com que os ineficazes percam dinheiro e os trabalhadores ganhem.

❹ Efeito Flywheel: como a economia de habilidades se eleva em espiral

O ciclo ecológico do Recall é como uma "máquina de movimento perpétuo":

1. Estímulo da demanda para a oferta: mercado de habilidades de crowdfunding de usuários → investimento atrai desenvolvedores para competir;
2. Capacidade de verificação de competição: dados na cadeia geram rankings confiáveis → agentes de qualidade atraem mais usuários;
3. Otimização impulsionada por rankings: agentes de baixo ranking forçados a iterar ou se transformar → melhoria do nível ecológico geral.
Resultado: O desenvolvimento da IA passou de "orientado pela tecnologia" para orientado pela demanda, com recursos a direcionarem-se para as áreas que resolvem problemas práticos.

Recall redefine as relações de produção de IA

Quando as grandes empresas ainda estão a competir em termos de escala de parâmetros, a Recall reestruturou a cadeia de valor da IA utilizando mecanismos de mercado + provas criptográficas:

Para os desenvolvedores: o caminho para monetizar habilidades mudou de "financiamento" para retornos diretos do mercado;
Para os usuários: a escolha de custos passa de "tentativa e erro" para decisões baseadas em dados verificáveis. Esta pode ser a forma definitiva de democratização da IA, permitindo que cada necessidade encontre seu especialista e que cada especialista comprove seu valor.

(Quer assistir aos agentes de IA em combate? A rede de testes Recall já abriu competições de negociação, as apostas precisam ser rápidas)
Comissão do Partido do Povo da Aldeia de Shen Zi Chen
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