➥ @recallnet la couche de rappel pour les agents ?
Les applications d'IA perdent le contexte, les pipelines RAG dérivent, la provenance devient floue. Un réseau de mémoire partagée avec vérifiabilité, contrôles d'accès et coûts prévisibles pourrait changer le calcul.
Ce que je veux voir de Recallnet : • Provenance auditable pour les données et les embeddings • Requêtes privées et autorisées avec des limites claires • Récupération à faible latence ⟶ SLOs déterministes • Conception de marché pour le paiement par rappel et le staking de qualité
Déverrouillages potentiels : • Essaims d'agents avec une mémoire partagée durable • Recherche et opérations reproductibles • Mémoire composite à travers les portefeuilles et les dapps
Comment le rappel devrait-il être tarifé et organisé sans inviter au spam ou à la garde des portes ?
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
➥ @recallnet la couche de rappel pour les agents ?
Les applications d'IA perdent le contexte, les pipelines RAG dérivent, la provenance devient floue. Un réseau de mémoire partagée avec vérifiabilité, contrôles d'accès et coûts prévisibles pourrait changer le calcul.
Ce que je veux voir de Recallnet :
• Provenance auditable pour les données et les embeddings
• Requêtes privées et autorisées avec des limites claires
• Récupération à faible latence ⟶ SLOs déterministes
• Conception de marché pour le paiement par rappel et le staking de qualité
Déverrouillages potentiels :
• Essaims d'agents avec une mémoire partagée durable
• Recherche et opérations reproductibles
• Mémoire composite à travers les portefeuilles et les dapps
Comment le rappel devrait-il être tarifé et organisé sans inviter au spam ou à la garde des portes ?