初日から@recallnetにダイビングしてきて、機会が私にとってしっかりとクリックし始めています

AIは、信頼できるメモリレイヤー、オンチェーンの由来、正確な取得、コンテキストの永続性なしでは壁にぶつかっています。それがRecallNetが真っ直ぐに狙っているボトルネックです。

それをAIデータのバックボーンと考えてください:
→ 不変でクエリ可能なエージェントとアプリのためのメモリ
→ 最初から組み込まれた検証可能なデータの系譜
→ プロトコルレベルの高品質な貢献に対するインセンティブ
→ ディスク速度で動作するリトリーバルインフラ、アーカイブ遅延ではない

なぜこれが重要なのか？モデルは、彼らが記憶し信頼できるものに等しい。分散型リコールレイヤーがなければ、AIはゼロから再学習を続け、コストを浪費し、エラーを累積してしまう。

もし彼らが実行をうまく行えば、DeFiエージェントからゲームのNPCまで、すべてのAIスタックは信頼できる状態と履歴のために#recallnetにアクセスする必要があります。

AIのメモリ層を巡る競争が面白くなってきた