Tese de investimento e relatório do produto: @recallnet ↓ *** ✦ O Produto A IA hoje não falha no fornecimento, ela falha na descoberta. Novos modelos são lançados toda semana, mas ninguém pode dizer quais realmente funcionam. O hype é recompensado, a habilidade é enterrada. Já vi essa dinâmica antes nas criptomoedas: o capital sempre encontra a história mais barulhenta antes do construtor mais forte. Esse paralelo é o que me atraiu para @recallnet: um experimento em consertar a própria descoberta - transformando a credibilidade em um mercado. Em sua essência, o Recall parece menos um "projeto de infraestrutura de IA" e mais uma arena. As comunidades definem as habilidades com as quais se importam, reúnem capital e convidam os desenvolvedores a provar seu trabalho. Os modelos entram em competições, os patrocinadores assumem posições, os resultados são verificados e as classificações são atualizadas em tempo real. O que o faz clicar é a inversão: em vez de os laboratórios ditarem o que construir e empurrá-lo para baixo, os usuários e as comunidades criam habilidades com liquidez e incentivos. É uma camada de coordenação não sobre fazer a IA – mas sobre decidir qual IA é importante. ✦ Estado do produto: Pontuação: 7,5 / 10 Os números me surpreenderam: 1,2 milhão + participantes, 150 mil modelos testados e quase 9 milhões de sinais registrados antes da rede principal. Isso é uma tração extraordinariamente forte para a rede de teste. ...