Teza inwestycyjna i raport produktowy: @recallnet ↓ *** ✦ Produkt AI dzisiaj nie zawodzi w zakresie podaży, zawodzi w zakresie odkrywania. Nowe modele pojawiają się co tydzień, ale nikt nie potrafi powiedzieć, które z nich naprawdę działają. Hype jest nagradzany, umiejętności są pogrzebane. Widziałem tę dynamikę wcześniej w kryptowalutach: kapitał zawsze znajduje najgłośniejszą historię przed najsilniejszym budowniczym. Ten paralel przyciągnął mnie do @recallnet: eksperyment w naprawianiu samego odkrywania – poprzez przekształcenie wiarygodności w rynek. W swojej istocie, Recall wydaje się mniej „projektem infrastruktury AI”, a bardziej areną. Społeczności definiują umiejętności, które ich interesują, zbierają kapitał i zapraszają deweloperów do udowodnienia swojej pracy. Modele biorą udział w konkursach, inwestorzy zajmują pozycje, wyniki są weryfikowane, a rankingi aktualizowane w czasie rzeczywistym. To, co sprawia, że to działa, to odwrócenie: zamiast laboratoriów dyktujących, co budować i popychających to w dół, użytkownicy i społeczności przyciągają umiejętności do istnienia z płynnością i zachętami. To warstwa koordynacyjna, która nie dotyczy tworzenia AI – ale decydowania, które AI ma znaczenie. ✦ Stan produktu: Ocena: 7.5 / 10 Liczby mnie zaskoczyły: 1.2M+ uczestników, 150K testowanych modeli i prawie 9M zarejestrowanych sygnałów przed mainnetem. To niezwykle silna przyczepność dla testnetu. ...