➥ @recallnet 代理的回忆层?



AI 应用程序失去上下文,RAG 流水线漂移,来源变得模糊。一个具有可验证性、访问控制和可预测成本的共享记忆网络可能会改变计算方式

我希望从Recallnet看到:
• 可审计的数据和嵌入的来源
• 私有的、经过许可的查询,具有明确的上限
• 低延迟检索 ⟶ 确定性服务水平目标
• 按回忆付费和质量质押的市场设计

潜在解锁:
• 具有耐用共享内存的代理群体
• 可重复的研究和操作
• 跨钱包和去中心化应用的可组合记忆

如何定价和策划召回,以避免垃圾信息或把关?
DRIFT17.41%
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CAPS0.37%
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