Tesis de inversión e informe de producto: @recallnet ↓ *** ✦ El producto La IA de hoy no falla en el suministro, falla en el descubrimiento. Cada semana se lanzan nuevos modelos, pero nadie puede decir cuáles funcionan realmente. La exageración es recompensada, la habilidad es enterrada. He visto esta dinámica antes en las criptomonedas: el capital siempre encuentra la historia más ruidosa antes que el constructor más fuerte. Ese paralelismo es lo que me llevó a @recallnet: un experimento para arreglar el descubrimiento en sí mismo, convirtiendo la credibilidad en un mercado. En esencia, Recall se siente menos como un "proyecto de infraestructura de IA" y más como una arena. Las comunidades definen las habilidades que les importan, reúnen capital e invitan a los desarrolladores a demostrar su trabajo. Los modelos participan en competiciones, los patrocinadores toman posiciones, los resultados se verifican y las clasificaciones se actualizan en tiempo real. Lo que hace que haga clic es la inversión: en lugar de que los laboratorios dicten qué construir y lo empujen hacia abajo, los usuarios y las comunidades crean habilidades con liquidez e incentivos. Es una capa de coordinación no sobre hacer la IA, sino sobre decidir qué IA importa. ✦ Estado del producto: Puntuación: 7.5 / 10 Los números me sorprendieron: 1.2M + participantes, 150K modelos probados y casi 9M de señales registradas antes de la red principal. Esa es una tracción inusualmente fuerte para la red de prueba. ...