recall دخلت 551. أمس أضافت 0.3 نقطة، لكن ارتفع الترتيب قليلاً، يبدو أنه أقل من 10 مراكز.
لقد وصلت القائمة اليومية إلى 59. يقال إنه سينتهي قريبًا؟ آمل أن تتاح لي الفرصة للوصول إلى 500.
شاهد الأخ لونغ مشاريع الذكاء الاصطناعي مؤخرًا، وبعد النظر في العديد من المشاريع، عاد في النهاية إلى @recallnet.
تقوم المشاريع الأخرى بتكديس معلمات النموذج وزيادة القدرة الحاسوبية، بينما تقوم Recall بإنجاز شيء أكثر أساسية وأهمية - بناء نظام تقييم AI على السلسلة. بعبارة بسيطة، إنها لا تقوم بتدريب AI، بل تقوم بتدريب مجموعة كاملة من "AI التي تقيم AI".
لماذا هو مهم؟ لأن هناك الكثير من نماذج الذكاء الاصطناعي في السوق الآن، من الجيد ومن السيئ، يعتمد ذلك بالكامل على ما تقوله الجهة المعنية بالمشروع. ما تسعى Recall إلى تحقيقه هو آلية تقييم يمكن التحقق منها على السلسلة، باستخدام نظام يعتمد على المساهمة في البيانات، ومراقبة الجودة، والسمعة على السلسلة، ليخبرك أي نموذج موثوق حقًا، وأي نموذج ليس سوى قشرة تحمل اسم الذكاء الاصطناعي.
إنه مرتبط أيضًا بـ @JoinSapien ، الذي يقوم بإنشاء شبكة لتصنيف بيانات البشر ، بينما تقوم Recall بتحويل هذه الملاحظات إلى إشارات ، مما يشكل "نظام الحدس على السلسلة" متعدد الأبعاد.
يعتقد الأخ لونغ أن هذه الأشياء قد تصبح في النهاية قاعدة الائتمان للنظام البيئي للذكاء الاصطناعي. تمامًا كما تحتوي DeFi على Oracle Chainlink، يحتاج الذكاء الاصطناعي أيضًا إلى "نظام تقييم" موثوق على السلسلة، وقد تكون Recall هي تلك الدور.
في جملة واحدة، لا تنظر إليه على أنه صغير الآن، فقد يحتاج جميع مشاريع الذكاء الاصطناعي إلى "شهادته" في المستقبل. @recallnet @cookiedotfun @cookiedotfuncn #cookiedotfun
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
recall دخلت 551. أمس أضافت 0.3 نقطة، لكن ارتفع الترتيب قليلاً، يبدو أنه أقل من 10 مراكز.
لقد وصلت القائمة اليومية إلى 59.
يقال إنه سينتهي قريبًا؟
آمل أن تتاح لي الفرصة للوصول إلى 500.
شاهد الأخ لونغ مشاريع الذكاء الاصطناعي مؤخرًا، وبعد النظر في العديد من المشاريع، عاد في النهاية إلى @recallnet.
تقوم المشاريع الأخرى بتكديس معلمات النموذج وزيادة القدرة الحاسوبية، بينما تقوم Recall بإنجاز شيء أكثر أساسية وأهمية - بناء نظام تقييم AI على السلسلة. بعبارة بسيطة، إنها لا تقوم بتدريب AI، بل تقوم بتدريب مجموعة كاملة من "AI التي تقيم AI".
لماذا هو مهم؟
لأن هناك الكثير من نماذج الذكاء الاصطناعي في السوق الآن، من الجيد ومن السيئ، يعتمد ذلك بالكامل على ما تقوله الجهة المعنية بالمشروع. ما تسعى Recall إلى تحقيقه هو آلية تقييم يمكن التحقق منها على السلسلة، باستخدام نظام يعتمد على المساهمة في البيانات، ومراقبة الجودة، والسمعة على السلسلة، ليخبرك أي نموذج موثوق حقًا، وأي نموذج ليس سوى قشرة تحمل اسم الذكاء الاصطناعي.
إنه مرتبط أيضًا بـ @JoinSapien ، الذي يقوم بإنشاء شبكة لتصنيف بيانات البشر ، بينما تقوم Recall بتحويل هذه الملاحظات إلى إشارات ، مما يشكل "نظام الحدس على السلسلة" متعدد الأبعاد.
يعتقد الأخ لونغ أن هذه الأشياء قد تصبح في النهاية قاعدة الائتمان للنظام البيئي للذكاء الاصطناعي. تمامًا كما تحتوي DeFi على Oracle Chainlink، يحتاج الذكاء الاصطناعي أيضًا إلى "نظام تقييم" موثوق على السلسلة، وقد تكون Recall هي تلك الدور.
في جملة واحدة، لا تنظر إليه على أنه صغير الآن، فقد يحتاج جميع مشاريع الذكاء الاصطناعي إلى "شهادته" في المستقبل.
@recallnet @cookiedotfun @cookiedotfuncn #cookiedotfun