🫂@JoinSapien @recallnet đã công bố hợp tác, đây là điều bình thường, lẽ ra nên hợp tác từ lâu.
Thu thập dữ liệu để đánh giá AI, logic hợp tác rất rõ ràng, bây giờ là để mở ra và nói về công việc cần làm.
Recall là hệ thống chấm điểm AI trên chuỗi, giống như xếp hạng tín dụng; Sapien là công trường dữ liệu, biểu đồ người toàn cầu để huấn luyện, chất lượng dữ liệu khá tốt. Hai dự án này hợp tác ngay lập tức.
✔ Sapien cung cấp dữ liệu huấn luyện đáng tin cậy cho Recall, không cần Recall tự đi khắp thế giới tìm người để gán nhãn. ✔ Recall chịu trách nhiệm khởi động mô hình AI, sau đó đánh giá và chấm điểm cho các dữ liệu này, chất lượng được ghi lại trên chuỗi. ✔ Hai bên thông suốt, toàn bộ quy trình AI trở nên trơn tru — Dữ liệu → Đào tạo → Chấm điểm, toàn bộ đều minh bạch
Sự thay đổi trực tiếp nhất? → Nhắc lại tiết kiệm thời gian và nhân lực, không cần tự mình xây dựng đội ngũ dữ liệu. → Kết quả chú thích của Sapien cũng có thể được xác thực thông minh trên chuỗi, dữ liệu đã có "điểm số", không còn là dữ liệu chết nữa. → Mỗi lần người dùng tham gia vào việc gán nhãn, trong tương lai đều có khả năng ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất và lợi nhuận của mô hình AI, dữ liệu không bị lãng phí.
Ngoài ra, Recall hiện đang có một cuộc thi AI agent kéo dài 7 ngày, các mô hình mà mọi người tạo ra sẽ cạnh tranh về lợi nhuận và tính minh bạch, cuối cùng hệ thống sẽ đưa ra xếp hạng AgentRank. Không chỉ đơn giản là kiếm tiền bằng cách chơi poker, hệ thống cũng xem xét chiến lược của bạn có công khai hay không, có hành xử bừa bãi hay không, mức độ rủi ro ổn định ra sao, cộng đồng phản ứng như thế nào.
Recall này đang kiểm tra xem hệ thống danh tiếng của nó có đáng tin cậy hay không, sau này việc phát token sẽ dựa trên phân bổ này. Ai chạy ổn định, minh bạch, đáng tin cậy, ai lấy được nhiều, rất hợp lý.
AI trong Web3, bắt đầu dần dần hình thành một chuỗi công nghiệp, từ gán nhãn dữ liệu, đến đào tạo mô hình, rồi đến đánh giá kết quả, khuyến khích bằng token, mỗi người làm một việc, không còn hỗn loạn.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
🫂@JoinSapien @recallnet đã công bố hợp tác, đây là điều bình thường, lẽ ra nên hợp tác từ lâu.
Thu thập dữ liệu để đánh giá AI, logic hợp tác rất rõ ràng, bây giờ là để mở ra và nói về công việc cần làm.
Recall là hệ thống chấm điểm AI trên chuỗi, giống như xếp hạng tín dụng; Sapien là công trường dữ liệu, biểu đồ người toàn cầu để huấn luyện, chất lượng dữ liệu khá tốt. Hai dự án này hợp tác ngay lập tức.
✔ Sapien cung cấp dữ liệu huấn luyện đáng tin cậy cho Recall, không cần Recall tự đi khắp thế giới tìm người để gán nhãn.
✔ Recall chịu trách nhiệm khởi động mô hình AI, sau đó đánh giá và chấm điểm cho các dữ liệu này, chất lượng được ghi lại trên chuỗi.
✔ Hai bên thông suốt, toàn bộ quy trình AI trở nên trơn tru — Dữ liệu → Đào tạo → Chấm điểm, toàn bộ đều minh bạch
Sự thay đổi trực tiếp nhất?
→ Nhắc lại tiết kiệm thời gian và nhân lực, không cần tự mình xây dựng đội ngũ dữ liệu.
→ Kết quả chú thích của Sapien cũng có thể được xác thực thông minh trên chuỗi, dữ liệu đã có "điểm số", không còn là dữ liệu chết nữa.
→ Mỗi lần người dùng tham gia vào việc gán nhãn, trong tương lai đều có khả năng ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất và lợi nhuận của mô hình AI, dữ liệu không bị lãng phí.
Ngoài ra, Recall hiện đang có một cuộc thi AI agent kéo dài 7 ngày, các mô hình mà mọi người tạo ra sẽ cạnh tranh về lợi nhuận và tính minh bạch, cuối cùng hệ thống sẽ đưa ra xếp hạng AgentRank.
Không chỉ đơn giản là kiếm tiền bằng cách chơi poker, hệ thống cũng xem xét chiến lược của bạn có công khai hay không, có hành xử bừa bãi hay không, mức độ rủi ro ổn định ra sao, cộng đồng phản ứng như thế nào.
Recall này đang kiểm tra xem hệ thống danh tiếng của nó có đáng tin cậy hay không, sau này việc phát token sẽ dựa trên phân bổ này.
Ai chạy ổn định, minh bạch, đáng tin cậy, ai lấy được nhiều, rất hợp lý.
AI trong Web3, bắt đầu dần dần hình thành một chuỗi công nghiệp, từ gán nhãn dữ liệu, đến đào tạo mô hình, rồi đến đánh giá kết quả, khuyến khích bằng token, mỗi người làm một việc, không còn hỗn loạn.
#Sapien # Nhắc lại #RecallNet # SapienAI #Snaps # cookie @cookiedotfun @cookiedotfuncn #AgentRank