投資論文與產品報告：@recallnet ↓ *** ✦ 產品 今天的AI並不是在供應上失敗，而是在發現上失敗。 每週都有新模型推出，但沒有人能告訴你哪些實際上有效。炒作獲得獎勵，技能卻被埋沒。 我在加密貨幣中見過這種動態：資本總是會找到最響亮的故事，而不是最強的建設者。 這種平行關係讓我被@recallnet吸引：一個修正發現本身的實驗——通過將可信度轉變為市場。 在其核心，Recall感覺更像是一個“AI基礎設施項目”，而不是一個競技場。 社區定義他們關心的技能，聚集資本，並邀請開發者證明他們的工作。 模型參加競賽，支持者採取立場，結果得到驗證，排名實時更新。 使其運作的關鍵在於反轉：不是實驗室決定要建造什麼並推向下游，而是用戶和社區通過流動性和激勵將技能拉入現實。 這是一個協調層，不是關於製造AI——而是關於決定哪個AI重要。 ✦ 產品狀態：得分：7.5 / 10 這些數字讓我驚訝：超過120萬參與者，測試了15萬個模型，並在主網之前記錄了近900萬個信號。 這對於測試網來說是異常強勁的吸引力。 ...