📢 Gate广场独家活动: #PUBLIC创作大赛# 正式开启!
参与 Gate Launchpool 第 297 期 — PublicAI (PUBLIC),并在 Gate广场发布你的原创内容,即有机会瓜分 4,000 枚 $PUBLIC 奖励池!
🎨 活动时间
2025年8月18日 10:00 – 2025年8月22日 16:00 (UTC)
📌 参与方式
在 Gate广场发布与 PublicAI (PUBLIC) 或当前 Launchpool 活动相关的原创内容
内容需不少于 100 字(可为分析、教程、创意图文、测评等)
添加话题: #PUBLIC创作大赛#
帖子需附带 Launchpool 参与截图(如质押记录、领取页面等)
🏆 奖励设置(总计 4,000 枚 $PUBLIC)
🥇 一等奖(1名):1,500 $PUBLIC
🥈 二等奖(3名):每人 500 $PUBLIC
🥉 三等奖(5名):每人 200 $PUBLIC
📋 评选标准
内容质量(相关性、清晰度、创意性)
互动热度(点赞、评论)
含有 Launchpool 参与截图的帖子将优先考虑
📄 注意事项
所有内容须为原创,严禁抄袭或虚假互动
获奖用户需完成 Gate广场实名认证
Gate 保留本次活动的最终解释权
自第一天以来,我一直在深入了解@recallnet,现在这个机会开始对我产生很大的吸引力。
AI在没有可信记忆层、链上来源、准确检索和上下文持久性的情况下正面临瓶颈。这正是RecallNet所直面的问题。
把它视为人工智能数据的支柱:
→ 不可变、可查询的内存供代理和应用使用
→ 从一开始就融入可验证的数据源头
→ 协议层面的激励措施用于高质量贡献
→ 以磁盘速度运行的检索基础设施,而非归档延迟
这为什么重要?模型的好坏取决于它们能够记住和信任的内容。如果没有去中心化的回忆层,人工智能将不断从头开始学习,浪费成本并累积错误。
如果他们执行得当,从 DeFi 代理到游戏 NPC 的每个 AI 堆栈都需要借助 #recallnet 来获取可靠的状态 + 历史
人工智能的内存层竞争变得更加有趣了