📢 Gate廣場獨家活動: #PUBLIC创作大赛# 正式開啓!
參與 Gate Launchpool 第 297 期 — PublicAI (PUBLIC),並在 Gate廣場發布你的原創內容,即有機會瓜分 4,000 枚 $PUBLIC 獎勵池!
🎨 活動時間
2025年8月18日 10:00 – 2025年8月22日 16:00 (UTC)
📌 參與方式
在 Gate廣場發布與 PublicAI (PUBLIC) 或當前 Launchpool 活動相關的原創內容
內容需不少於 100 字(可爲分析、教程、創意圖文、測評等)
添加話題: #PUBLIC创作大赛#
帖子需附帶 Launchpool 參與截圖(如質押記錄、領取頁面等)
🏆 獎勵設置(總計 4,000 枚 $PUBLIC)
🥇 一等獎(1名):1,500 $PUBLIC
🥈 二等獎(3名):每人 500 $PUBLIC
🥉 三等獎(5名):每人 200 $PUBLIC
📋 評選標準
內容質量(相關性、清晰度、創意性)
互動熱度(點讚、評論)
含有 Launchpool 參與截圖的帖子將優先考慮
📄 注意事項
所有內容須爲原創,嚴禁抄襲或虛假互動
獲獎用戶需完成 Gate廣場實名認證
Gate 保留本次活動的最終解釋權
自第一天以來,我一直在深入了解@recallnet,現在這個機會開始對我產生很大的吸引力。
AI在沒有可信記憶層、鏈上來源、準確檢索和上下文持久性的情況下正面臨瓶頸。這正是RecallNet所直面的問題。
把它視爲人工智能數據的支柱:
→ 不可變、可查詢的內存供代理和應用使用
→ 從一開始就融入可驗證的數據源頭
→ 協議層面的激勵措施用於高質量貢獻
→ 以磁盤速度運行的檢索基礎設施,而非歸檔延遲
這爲什麼重要?模型的好壞取決於它們能夠記住和信任的內容。如果沒有去中心化的回憶層,人工智能將不斷從頭開始學習,浪費成本並累積錯誤。
如果他們執行得當,從 DeFi 代理到遊戲 NPC 的每個 AI 堆棧都需要借助 #recallnet 來獲取可靠的狀態 + 歷史
人工智能的內存層競爭變得更加有趣了