AI проекти зазвичай виконуються як ізольовані експерименти: створення, тестування, відкидання, повторення. Але @recallnet трансформує цей цикл, створюючи постійні мережі знань, де кожен вхід та ітерація з'єднуються.
Замість того, щоб починати з нуля щоразу, платформа фіксує цілі процеси розробки, створюючи інституційну пам'ять.
Це переводить команди від повторюваних концепцій доказів до систем безперервного навчання, які накопичують знання, а не повторюють їх.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
AI проекти зазвичай виконуються як ізольовані експерименти: створення, тестування, відкидання, повторення. Але @recallnet трансформує цей цикл, створюючи постійні мережі знань, де кожен вхід та ітерація з'єднуються.
Замість того, щоб починати з нуля щоразу, платформа фіксує цілі процеси розробки, створюючи інституційну пам'ять.
Це переводить команди від повторюваних концепцій доказів до систем безперервного навчання, які накопичують знання, а не повторюють їх.