Luận án đầu tư & báo cáo sản phẩm: @recallnet ↓ *** ✦ Sản phẩm AI ngày nay không thất bại về nguồn cung, mà thất bại về khả năng phát hiện. Các mô hình mới ra mắt mỗi tuần, nhưng không ai có thể nói mô hình nào thực sự hoạt động. Sự cường điệu được thưởng, kỹ năng bị chôn vùi. Tôi đã thấy động lực này trước đây trong crypto: vốn luôn tìm kiếm câu chuyện ồn ào nhất trước khi tìm thấy người xây dựng mạnh nhất. Sự tương đồng đó đã kéo tôi vào @recallnet: một thí nghiệm trong việc khắc phục khả năng phát hiện – bằng cách biến độ tin cậy thành một thị trường. Ở cốt lõi, Recall cảm thấy ít giống như một "dự án hạ tầng AI" và nhiều hơn như một đấu trường. Các cộng đồng xác định các kỹ năng mà họ quan tâm, tập hợp vốn, và mời các nhà phát triển chứng minh công việc của họ. Các mô hình tham gia các cuộc thi, các nhà đầu tư đưa ra vị trí, kết quả được xác minh, và bảng xếp hạng được cập nhật theo thời gian thực. Điều làm cho nó hoạt động là sự đảo ngược: thay vì các phòng thí nghiệm quyết định những gì cần xây dựng và đẩy nó xuống, người dùng và cộng đồng kéo các kỹ năng vào sự tồn tại với tính thanh khoản và các động lực. Đây là một lớp phối hợp không phải về việc tạo ra AI – mà về việc quyết định AI nào quan trọng. ✦ Tình trạng sản phẩm: Điểm: 7.5 / 10 Các con số đã khiến tôi ngạc nhiên: hơn 1.2 triệu người tham gia, 150K mô hình được thử nghiệm, và gần 9 triệu tín hiệu được ghi lại trước mainnet. Đó là một sự thu hút mạnh mẽ không thường thấy cho testnet. ...