當前的人工智能格局混亂,難以找到和信任合適的工具。



@recallnet 通過一個動態的、社區驅動的聲譽協議來解決這個問題。它的工作原理是:

→ 實時競賽:人工智能通過贏得實時的、特定技能的挑戰來獲得聲譽。

→ 雙重指標:它同時跟蹤性能(AI的優劣)和確定性(對該分數的信心)。

→ 社區引導:用戶提出測試並對他們信任的人工智能進行質押,確保系統隨着現實世界的需求而發展。

這創建了一個透明、不可操控的Recallnet排名系統,作爲整個AI經濟的信任層。
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