投資論文・プロダクトレポート:@recallnet↓ *** ✦ 製品 今日の AI は、供給で失敗するのではなく、発見で失敗します。 新しいモデルが毎週発売されますが、どれが実際に機能するかは誰にもわかりません。誇大広告は報われ、スキルは埋もれてしまう。 私は以前に暗号通貨でこの力関係を見たことがあります:資本は常に最強のビルダーよりも最も大きなストーリーを見つけます。 その類似点が私を@recallnetに引き込んだ理由であり、信頼性を市場に変えることで、発見そのものを修正する実験です。 Recall の核心は、「AI インフラ プロジェクト」というよりも、アリーナのように感じられます。 コミュニティは、関心のあるスキルを定義し、資本をプールし、開発者に自分の仕事を証明するよう招待します。 モデルがコンテストに参加し、支援者がポジションを獲得し、結果が検証され、ランキングがリアルタイムで更新されます。 それをクリックさせるのは反転です:ラボが何を構築するかを指示し、それを下流に押し込むのではなく、ユーザーとコミュニティが流動性とインセンティブによってスキルを存在させます。 これは、AI を作成することではなく、どの AI が重要かを判断するための調整レイヤーです。 ✦ 製品の状態: スコア: 7.5 / 10 1.2M+ の参加者、150K のモデルがテストされ、メインネットの前に 9M 近くのシグナルが記録されたという数字に驚きました。 これはテストネットにとって異常に強い牽引力です。 ...