🫂@JoinSapien @recallnet a colaboração foi oficialmente anunciada, é uma coisa normal, já era hora de colaborar.

A coleta de dados e a avaliação da IA são claras, agora é hora de expor o trabalho que deve ser feito.

Recall é um sistema de classificação de agentes de IA em blockchain, semelhante a uma classificação de crédito; Sapien é um canteiro de dados, onde pessoas de todo o mundo treinam ícones de marca, e a qualidade dos dados é boa. Os dois projetos se complementam.

✔ Sapien fornece dados de treino confiáveis para Recall, não sendo necessário que o Recall procure globalmente por pessoas para realizar a rotulagem.
✔ Recall é responsável por executar o modelo de IA, e posteriormente avaliar esses dados, com a qualidade registrada na blockchain para consulta.
✔ Ambas as partes ligadas, todo o processo de IA flui bem - dados → treino → pontuação, tudo é transparente

A mudança mais direta?
→ Lembre-se de economizar tempo e mão de obra, não precisando montar uma equipe de dados por conta própria.
→ Os resultados de anotação do Sapien também podem ser verificados por meio de experiências inteligentes na blockchain, os dados agora têm uma "pontuação", não são mais dados mortos.
→ Cada anotação feita pelo usuário poderá, no futuro, influenciar diretamente o desempenho e os ganhos do modelo de IA, os dados não serão em vão.

Além disso, a Recall agora tem uma competição de agentes de IA de 7 dias, onde os modelos que todos criam competem em termos de rendimento e transparência, e no final, o sistema irá atribuir uma classificação de AgentRank.
Não é apenas ganhar dinheiro com pura especulação, o sistema também analisa se a sua estratégia é pública, se você está agindo de forma desordenada, se o risco é estável e como é a reação da comunidade.

Este Recall está testando se o seu sistema de reputação é realmente confiável, e a partir de agora a distribuição de tokens será feita com base nisso.
Quem corre de forma estável, transparente e confiável, quem ganha mais, é muito razoável.

A IA no Web3 está começando a ter uma cadeia industrial formada, desde a rotulagem de dados, passando pelo treinamento de modelos, até a avaliação de resultados e incentivos em tokens, cada um fazendo a sua parte, sem mais confusão.

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