Laporan tesis & produk investasi: @recallnet ↓ *** ✦ Produk AI saat ini tidak gagal pada pasokan, ia gagal dalam penemuan. Model baru diluncurkan setiap minggu, tetapi tidak ada yang bisa mengatakan mana yang benar-benar berfungsi. Hype mendapat hadiah, keterampilan terkubur. Saya telah melihat dinamika ini sebelumnya dalam kripto: modal selalu menemukan cerita paling keras sebelum pembangun terkuat. Paralel itulah yang menarik saya ke @recallnet: eksperimen dalam memperbaiki penemuan itu sendiri – dengan mengubah kredibilitas menjadi pasar. Pada intinya, Recall terasa kurang seperti "proyek infra AI" dan lebih seperti arena. Komunitas menentukan keterampilan yang mereka pedulikan, mengumpulkan modal, dan mengundang pengembang untuk membuktikan pekerjaan mereka. Model memasuki kompetisi, pendukung mengambil posisi, hasil diverifikasi, dan peringkat diperbarui secara real time. Apa yang membuatnya klik adalah inversi: alih-alih laboratorium mendikte apa yang harus dibangun dan mendorongnya ke hilir, pengguna dan komunitas menarik keterampilan dengan likuiditas dan insentif. Ini adalah lapisan koordinasi bukan tentang membuat AI – tetapi tentang memutuskan AI mana yang penting. ✦ Status Produk: Skor: 7.5 / 10 Angka-angka itu mengejutkan saya: 1,2 juta + peserta, 150 ribu model yang diuji, dan hampir 9 juta sinyal dicatat sebelum mainnet. Itu traksi yang luar biasa kuat untuk testnet. ...