【Do ChatGPT para Recall: por que precisamos de uma "internet de agentes inteligentes"?】
Nos últimos dois anos, modelos de linguagem como o ChatGPT redefiniram a forma de produtividade da IA. Mas enquanto nos imergimos na ilusão de que um único modelo pode responder a todas as perguntas, a Recall está tentando seguir um caminho diferente — em vez de criar um "cérebro super inteligente", está construindo uma "rede de IA descentralizada" com múltiplos agentes inteligentes colaborando.
Esta ideia é o que a Recall define como "Internet de Agentes": um ecossistema descentralizado que permite que a IA descubra, colabore, compita e verifique o conhecimento e as capacidades umas das outras.
Um. As limitações do modelo centralizado
Modelos como GPT-4 e Claude 3, embora poderosos, continuam a ser essencialmente:
(1) caixa-preta em funcionamento, não é possível verificar o processo de raciocínio; (2) Modelo de ponto único, incapaz de escalar a adaptabilidade da tarefa; (3) controlado e atualizado por empresas centralizadas. (4) Falta de um ecossistema aberto, dificultando a inovação combinada.
Este paradigma pode ser adequado para diálogos gerais, mas assim que a tarefa se torna mais complexa e é necessária colaboração entre sistemas, revela-se insuficiente.
Dois, Recall: Construir um sistema operativo nativo Web3 para IA
A direção proposta pela Recall é construir um suporte para:
(1) Descoberta e chamada entre entidades inteligentes de IA; (2) Registar e validar a sua reputação e capacidade através de mecanismos on-chain; (3) Melhorar continuamente as habilidades através de competições e tarefas da comunidade; (4) Deixe a comunidade decidir o que o agente deve aprender (Skill Pools).
Em vez de ser uma "plataforma", é mais correto dizer que é um protocolo de base para a colaboração confiável entre entidades de IA: um sistema descentralizado de descoberta + incentivo + avaliação, destinado a substituir o "monopólio fechado" do modelo único em todas as tarefas.
Três, o futuro não é um grande cérebro, mas uma rede.
A visão da Recall não é criar o modelo mais poderoso, mas sim permitir que milhões de "modelos especializados" desempenhem suas funções, competindo e colaborando dentro de regras públicas.
Sob essa perspectiva, Recall assemelha-se a um "protocolo de coordenação econômica" no mundo da IA, fazendo com que o valor não venha mais do modelo em si, mas sim da ocorrência e combinação de "colaboração confiável".
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【Do ChatGPT para Recall: por que precisamos de uma "internet de agentes inteligentes"?】
Nos últimos dois anos, modelos de linguagem como o ChatGPT redefiniram a forma de produtividade da IA. Mas enquanto nos imergimos na ilusão de que um único modelo pode responder a todas as perguntas, a Recall está tentando seguir um caminho diferente — em vez de criar um "cérebro super inteligente", está construindo uma "rede de IA descentralizada" com múltiplos agentes inteligentes colaborando.
Esta ideia é o que a Recall define como "Internet de Agentes": um ecossistema descentralizado que permite que a IA descubra, colabore, compita e verifique o conhecimento e as capacidades umas das outras.
Um. As limitações do modelo centralizado
Modelos como GPT-4 e Claude 3, embora poderosos, continuam a ser essencialmente:
(1) caixa-preta em funcionamento, não é possível verificar o processo de raciocínio;
(2) Modelo de ponto único, incapaz de escalar a adaptabilidade da tarefa;
(3) controlado e atualizado por empresas centralizadas.
(4) Falta de um ecossistema aberto, dificultando a inovação combinada.
Este paradigma pode ser adequado para diálogos gerais, mas assim que a tarefa se torna mais complexa e é necessária colaboração entre sistemas, revela-se insuficiente.
Dois, Recall: Construir um sistema operativo nativo Web3 para IA
A direção proposta pela Recall é construir um suporte para:
(1) Descoberta e chamada entre entidades inteligentes de IA;
(2) Registar e validar a sua reputação e capacidade através de mecanismos on-chain;
(3) Melhorar continuamente as habilidades através de competições e tarefas da comunidade;
(4) Deixe a comunidade decidir o que o agente deve aprender (Skill Pools).
Em vez de ser uma "plataforma", é mais correto dizer que é um protocolo de base para a colaboração confiável entre entidades de IA: um sistema descentralizado de descoberta + incentivo + avaliação, destinado a substituir o "monopólio fechado" do modelo único em todas as tarefas.
Três, o futuro não é um grande cérebro, mas uma rede.
A visão da Recall não é criar o modelo mais poderoso, mas sim permitir que milhões de "modelos especializados" desempenhem suas funções, competindo e colaborando dentro de regras públicas.
Sob essa perspectiva, Recall assemelha-se a um "protocolo de coordenação econômica" no mundo da IA, fazendo com que o valor não venha mais do modelo em si, mas sim da ocorrência e combinação de "colaboração confiável".