Đã theo dõi @recallnet một cách chặt chẽ và tôi nghĩ rằng nó đang hình thành một trong những lớp quan trọng nhất trong ngăn xếp AI × Web3.

→ Hạ tầng bộ nhớ AI phi tập trung: cho phép các mô hình duy trì, nhớ lại và xác minh kiến thức qua các phiên mà không phải nhường quyền kiểm soát cho các kho lưu trữ tập trung.
→ Xuất xứ trên chuỗi: mỗi điểm dữ liệu được lưu trữ/lấy ra đều được xác minh bằng mật mã, làm cho đầu ra có thể kiểm toán
→ APIs tương tác: các tác nhân, dapps và LLMs có thể truy cập vào cùng một lớp hồi tưởng chia sẻ trên nhiều chuỗi.
→ Các truy vấn bảo vệ quyền riêng tư để dữ liệu nhạy cảm không bị rò rỉ, nhưng vẫn có thể sử dụng cho lý luận AI

Cá cược ở đây rất đơn giản: Các trường hợp sử dụng AI trong Web3 cần trạng thái, ngữ cảnh và niềm tin để mở rộng @recallnet xây dựng cả ba điều này trực tiếp vào giao thức.

Điều tôi sẽ xem tiếp theo:
• Thỏa thuận độ trễ + chi phí khi quy mô sử dụng tăng lên
• Tính khả thi với các khung tác nhân hiện có
• Sự chấp nhận bởi các L2 và dapps gốc AI

Nếu việc thực thi diễn ra đồng bộ, #recallnet có thể trở thành lớp bộ nhớ mặc định cho AI trên chuỗi.