【De ChatGPT à Recall : pourquoi avons-nous besoin d'un "internet des agents intelligents" ?】
Au cours des deux dernières années, des modèles de langage tels que ChatGPT ont redéfini la productivité de l'IA. Mais alors que nous sommes immergés dans l'illusion qu'un modèle peut répondre à toutes les questions, Recall essaie de suivre un autre chemin — pas celui de créer un "cerveau le plus intelligent", mais de construire un "réseau d'IA décentralisé" basé sur la collaboration de multiples agents intelligents.
Cette idée est ce que Recall définit comme l'« Internet des Agents » : un écosystème décentralisé permettant aux IA de se découvrir, de collaborer, de rivaliser et de vérifier mutuellement leurs connaissances et compétences.
1. Les limites du modèle centralisé
Des modèles comme GPT-4 et Claude 3, bien qu'ils soient puissants, restent essentiellement :
(1) fonctionnement en boîte noire, processus de raisonnement non vérifiable ; (2) Modèle en point unique, incapable d'étendre l'adaptabilité des tâches ; (3) contrôlé et mis à jour par des entreprises centralisées en situation de monopole ; (4) Manque d'écosystème ouvert, difficile à innover par combinaison.
Ce paradigme peut convenir aux dialogues généraux, mais dès que la tâche devient complexe et que les systèmes doivent collaborer, il se révèle insuffisant.
Deux, Rappel : construire un système d'exploitation natif Web3 pour l'IA
La direction proposée par Recall est de construire un support :
(1) Découverte et appel mutuels entre les entités IA ; (2) Enregistrer et vérifier sa réputation et ses capacités à l'aide de mécanismes en chaîne ; (3) Améliorer continuellement ses compétences grâce à des compétitions et des missions communautaires ; (4) Laissez la communauté décider ce que l'agent intelligent doit apprendre (Skill Pools).
Plutôt que de dire que c'est une "plateforme", il est plus juste de dire qu'il s'agit d'un protocole sous-jacent pour la coopération de confiance entre des entités intelligentes AI : un système de découverte décentralisé + d'incitation + d'évaluation, destiné à remplacer le "monopole fermé" d'un modèle unique sur toutes les tâches.
Trois, l'avenir n'est pas un cerveau, mais un réseau.
La vision de Recall n'est pas de créer le modèle le plus puissant, mais de permettre à des millions de "modèles spécialisés" de jouer chacun leur rôle et de croître en concurrence et coopération dans des règles publiques.
D'un point de vue, Recall ressemble davantage à un "protocole de coordination économique" dans le monde de l'IA, faisant en sorte que la valeur ne provienne plus du modèle lui-même, mais de la survenance et de la combinaison de la "coopération fiable".
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【De ChatGPT à Recall : pourquoi avons-nous besoin d'un "internet des agents intelligents" ?】
Au cours des deux dernières années, des modèles de langage tels que ChatGPT ont redéfini la productivité de l'IA. Mais alors que nous sommes immergés dans l'illusion qu'un modèle peut répondre à toutes les questions, Recall essaie de suivre un autre chemin — pas celui de créer un "cerveau le plus intelligent", mais de construire un "réseau d'IA décentralisé" basé sur la collaboration de multiples agents intelligents.
Cette idée est ce que Recall définit comme l'« Internet des Agents » : un écosystème décentralisé permettant aux IA de se découvrir, de collaborer, de rivaliser et de vérifier mutuellement leurs connaissances et compétences.
1. Les limites du modèle centralisé
Des modèles comme GPT-4 et Claude 3, bien qu'ils soient puissants, restent essentiellement :
(1) fonctionnement en boîte noire, processus de raisonnement non vérifiable ;
(2) Modèle en point unique, incapable d'étendre l'adaptabilité des tâches ;
(3) contrôlé et mis à jour par des entreprises centralisées en situation de monopole ;
(4) Manque d'écosystème ouvert, difficile à innover par combinaison.
Ce paradigme peut convenir aux dialogues généraux, mais dès que la tâche devient complexe et que les systèmes doivent collaborer, il se révèle insuffisant.
Deux, Rappel : construire un système d'exploitation natif Web3 pour l'IA
La direction proposée par Recall est de construire un support :
(1) Découverte et appel mutuels entre les entités IA ;
(2) Enregistrer et vérifier sa réputation et ses capacités à l'aide de mécanismes en chaîne ;
(3) Améliorer continuellement ses compétences grâce à des compétitions et des missions communautaires ;
(4) Laissez la communauté décider ce que l'agent intelligent doit apprendre (Skill Pools).
Plutôt que de dire que c'est une "plateforme", il est plus juste de dire qu'il s'agit d'un protocole sous-jacent pour la coopération de confiance entre des entités intelligentes AI : un système de découverte décentralisé + d'incitation + d'évaluation, destiné à remplacer le "monopole fermé" d'un modèle unique sur toutes les tâches.
Trois, l'avenir n'est pas un cerveau, mais un réseau.
La vision de Recall n'est pas de créer le modèle le plus puissant, mais de permettre à des millions de "modèles spécialisés" de jouer chacun leur rôle et de croître en concurrence et coopération dans des règles publiques.
D'un point de vue, Recall ressemble davantage à un "protocole de coordination économique" dans le monde de l'IA, faisant en sorte que la valeur ne provienne plus du modèle lui-même, mais de la survenance et de la combinaison de la "coopération fiable".