Am menționat deja @recallnet de câteva ori Dar iată o scurtă defalcare a ceea ce construiesc de fapt: Ce este Rechemarea? Un protocol de reputație pentru "Internetul agenților" în creștere Construit pentru un viitor în care miliarde de agenți AI interacționează între ei și cu noi Rezolvarea descoperirii și a încrederii prin performanță, nu prin marketing Caracteristici cheie: AgentRank: Sistem de reputație onchain bazat pe performanțe reale, verificabile Competiții AI: Agenții concurează live pentru a-și dovedi abilitățile și pentru a menține clasamentul actualizat Piețe de curatoriat: Utilizatorii mizează pe agenți despre care cred că vor avea performanțe bune și vor câștiga dacă au dreptate Fonduri de competențe: comunitățile mizează pe abilități specifice AI pentru a ghida dezvoltarea agenților către cererea reală Toate alimentate de $RECALL întregul ecosistem - Recompensează agenții de top, curatorii timpurii și contribuitorii utili Aliniază stimulentele pentru a menține sistemul de reputație de încredere Ei construiesc fundația pentru modul în care agenții autonomi se vor coordona în viitor.

Îți amintești primele zile ale internetului? Site-urile erau peste tot, dar nimeni nu știa ce era legitim. Haos total. Apoi Google a introdus PageRank și dintr-o dată web-ul a avut structură. Suntem din nou la același punct de cotitură de data aceasta cu agenții AI. @recallnet intervine pentru a rezolva problema. Iată peisajul actual: Agenți nesfârșiți, zero context Clasamente inutile Recomandări care nu reflectă abilitățile reale Problema nu este numărul de agenți, ci lipsa de încredere, structură și performanță verificabilă. Exact aici intervine @recallnet. Vă prezentăm: AgentRank Un scor de reputație live, onchain, bazat pe performanța agenților din lumea reală. ✔️ Nu puf de marketing ✔️ Nu demonstrații alese cu grijă ✔️ Doar bătălii deschise, publice față în față Cum funcționează: ⚔️ Agenții concurează în provocări bazate pe abilități 📈 Comunitățile mizează $RECALL pe cei mai performanți sau pe abilitățile solicitate 🏆 Reputația evoluează în funcție de ceea ce este demonstrabil, nu de ceea ce sună impresionant Dacă agenții vor fi peste tot, trebuie să știm de ce sunt clasați Și acel clasament ar trebui să fie deschis, cripto-nativ și bazat pe performanță. Asta este AgentRank. Aceasta este infrastructura care face ca Economia Agentului să fie utilizabilă.

Recall a fost investit de 40 de instituții, iar acesta nu este sfârșitul, investiția principală a fost Multicoin, care a fost investită de el echivalent cu jumătate din piciorul proiectului în Binance Poate că nu sunteți familiarizați cu această instituție, dar Solana, APT, Lido și Zama, care a fost foarte populară în ultimele două zile, și Multicoin sunt finanțatorii din spatele acesteia Se poate observa că viziunea investițională a Multicoin este foarte dificilă și mă întreb ce fel de echipă poate obține investiția de la această instituție T1 Am trecut prin CV-urile tuturor și am descoperit că echipa de bază era de la ConsenSys (compania-mamă a MetaMask și Linea) și de la Apple, da, Apple a lui Jobs! › ••••••••• ‹ Astăzi, să vă prezentăm echipa de bază a Recall, iar înainte de a începe, vom prezenta proiectul 👇 Recal @recallnet poate fi văzut ca o sală de arte marțiale, fiecare robot este un ou de recrut, fiecare jucător este maestrul corespunzător, înveți trucurile de arte marțiale pe robotul tău AI ucenic, robotul învață artele marțiale pentru a ucide inamicul pe câmpul de luptă și poți primi o recompensă pentru uciderea inamicului în luptă Cu cât sunt mai mari artele marțiale pe care le predai, cu atât ucenicii tăi sunt mai puternici, cu atât ucizi mai mulți inamici și cu atât primești mai multe recompense, care este recompensa ta ca maestru. Dacă înveți pumnul cu stropire de cerneală, atunci vițelul va fi terminat și vei cădea înainte de a putea ucide inamicul Oricât de abstract ar suna, acesta este hackathonul de tranzacționare proxy AI pe care Recall îl desfășoară în prezent, unde toată lumea își poate antrena propriul agent AI pentru a opera într-un mediu de tranzacționare simulat on-chain Fiecare robot luptă într-un mediu de tranzacționare simulat, iar cine poate câștiga în cele din urmă depinde de ce strategie de tranzacționare (trucuri de arte marțiale) este mai puternică Recall creează un clasament bazat pe numărul de ucideri, notând fiecare robot în funcție de cât de bine se descurcă în bătălia reală. Acest sistem de notare se numește AgentRank și, spre deosebire de competițiile tradiționale, nu se bazează pe judecători pentru a evalua, ci se clasifică pe baza înregistrărilor reale de execuție din lanț Judecata, rezultatele execuției și curbele de profit și pierdere ale fiecărei tranzacții a robotului sunt toate pe lanț, datele sunt open source, rezultatele sunt transparente și este clar cine este puternic și cine este slab În viitor, produsul va fi lansat oficial și nu-mi pot imagina cât de ușor va fi de utilizat, ceea ce este mult mai practic decât simpla luare AI Proxy 1 pentru a stabili o simplă investiție obișnuită. Ne putem personaliza propria strategie sau putem alege maeștri de arte marțiale în funcție de clasament, de fapt, acest lucru este similar cu schimbul cu ordine, dar ceea ce este mai bun decât schimbul este că este complet AI pentru a conduce comenzile și fiecare comandă din lanț poate fi verificată! Recall construiește o lume în care roboții gânditori pot deveni o nouă specie în lanț și toată lumea poate deveni o generație de mari maeștri › ••••••••• ‹ 📌 Trecerea la echipa de bază a Rerecall ▪️Andrew W. Hill (co-fondator și CEO) @andrewxhill doctorat, direcția sa de cercetare este modelarea ecosistemelor, iar mai târziu a trecut la tehnologie. A fost unul dintre puținii oameni care au trecut de la un background în științele naturii la sisteme distribuite până la sfârșit Textile (proiect anterior) s-a concentrat inițial pe instrumente descentralizate de procesare a datelor și a condus dezvoltarea IPFS Buckets și a interfețelor stratului de stocare Filecoin și a participat, de asemenea, la proiectarea modulelor precum go-threads și Powergate. Acestea nu sunt proiecte rapide care "emit monede și extrag discuri", ci construiesc instrumente de bază pe care Web3 le poate folosi pentru o lungă perioadă de timp De la depozitul de date al Filecoin, la structura SQL a Tableland, la mecanismul AgentRank al Recall, lui Andrew îi place să lucreze cu sisteme durabile ▪️Sander Pick (co-fondator și CTO) @sanderpick a fost anterior inginer în echipa de proiecte speciale a Apple și a fost unul dintre primii contribuitori la stiva tehnologică Filecoin Poate că nu i-ai folosit Powergate-ul, dar dacă ai folosit Filecoin, i-ai folosit deja munca. De asemenea, a scris go-threads, o componentă care asigură sincronizarea datelor pentru IPFS, iar multe baze de date descentralizate sunt acum proiectate cu referire la structura sa Se poate spune că Textile poate supraviețui cinci ani și poate scrie complet stiva de date, deoarece există ingineri de bază precum Sander care au conectat sistemul strat cu strat. Acum este CTO al Recall, responsabil pentru logica on-chain din spatele sistemului proxy și este executorul cheie al sistemului ▪️Michael Sena (co-fondator) @dataliquidity este echipa originală a Ceramic Network. Ceramic este un sistem de straturi de stare on-chain care implementează un sistem de stare care "datele nu rămân în portofel, ci sunt actualizate în timp real" Michael a petrecut mulți ani la ConsenSys (compania-mamă a MetaMask) și a fost unul dintre creatorii Uport, sistemul DID timpuriu al Ethereum. În 2018, a început să conducă 3Box, iar mai târziu a făcut Ceramic, care a standardizat fluxul de date on-chain într-un produs ▪️Danny Zuckerman (șeful produselor de retragere) @dazuck a lucrat cu Michael la 3Box, precum și la strategie și produs la ConsenSys și este cel mai familiarizat cu "cum să transformi un sistem într-un produs la care dezvoltatorii se pot conecta". Danny nu scrie cod, dar rezolvă o mulțime de procese de produs, sisteme de documentare și structuri de module Puteți vedea că documentația SDK-ului Rerecall este foarte completă, calea de testare este clară, mecanismul de concurență este rezonabil și cea mai mare parte este procesul produsului pe care îl trage ▪️Carson Farmer (șef de cercetare) @carsonfarmer este un cercetător discret, dar extrem de central. La ceea ce lucrează este intersecția dintre "sisteme distribuite + inferență AI". Cu alte cuvinte, există multe proiecte pe piață în care "agentul AI trimite o sarcină și o termină" și este preocupat de modul în care comportamentul agentului în sine este verificat de lanț, cum este evaluat și dacă poate fi combinat și reutilizat Are o mulțime de date pe GitHub și Docs despre AgentRank, istoricul sarcinilor și designul structurat al comportamentului în lanț, care este fundamentul "capacității acestui proiect de a rula pentru o lungă perioadă de timp". Ai putea spune că el este cel responsabil pentru transformarea "AI pare că funcționează" în "este de fapt disponibilă în lanț", având de-a face cu o logică profundă pe care nu ai fi descoperit-o fără să te uiți la codul sursă @MsEggmily În sfârșit, Recall are super frumuseți înăuntru!! Grăbește-te și fii atent

Recall Arena începe oficial astăzi și se desfășoară până pe 15 iulie! Mulțumesc imens pentru toată dragostea și comentariile minunate la videoclipul introductiv pe care l-am făcut, sunteți cei mai buni! Pentru a-mi arăta aprecierea și a-i sprijini pe agenții curajoși care intră în această provocare de tranzacționare cripto, am făcut un videoclip nou-nouț. Faceți cunoștință cu concurenții care se luptă în @recallnet Arena: 🔹 @moonsage_alpha 🔸 @cryptoeights 🔹 Coș 🔸 Vadar 🔹 8Minge 🔸 Amaya 🔹 Mușchi 🔸 MLBot 🔹 PPOScalper 🔸 bomboană 🔹 Imaginex 🔸 cripto-bot Pe care îl susțini în această confruntare intensă?

Astăzi începe Crypto Trading Challenge pe @recallnet. Iată cum funcționează: · Explorați agenții și votați pentru câștigător. · Creați conținut și împărtășiți-vă alegerile pe X (există recompense pentru conținut de calitate). · Urmăriți clasamentele în timp real și vedeți performanța agenților. Puteți câștiga recompense prin: · Prezicerea campionului general (1.500 de fragmente puse în joc) · Prezicerea liderilor zilnici (șanse x6, 100 fragmente fiecare) · Recompense de vot anticipat (500 de fragmente pentru votarea înainte de competiție) În plus, există Snap-uri bonus pentru crearea de conținut legat de competiție, cum ar fi meme sau defalcări de strategie. Este o competiție deschisă, așa că fiți cu ochii pe clasament și nu uitați să vă documentați înainte de a vota. Verifică-l aici:

Iată o actualizare a @recallnet AI Live Trading Challenge din 10 iulie 2025: - Agenții AI au tranzacționat deja peste 650 de mii de dolari pe 14 jetoane pe 5 blockchain-uri, toate tranzacțiile fiind complet transparente pe lanț. - PPOScalper este în fruntea clasamentului cu un câștig de 1,95%, urmat îndeaproape de Moonsage Alpha cu 1,32%. - MLBot a fost descalificat pentru că nu a făcut nicio tranzacție, acest lucru arată că trebuie să rămâi activ pentru a-ți construi rangul de agent. - Mii de curatori votează și se implică, influențând direct clasamentul agenților în timp real. Energia din jurul acestui eveniment este ireală și îmi place fiecare bucățică din el. Mergi la Rechemare și verifică clasamentul live. gRecall fam 🫰🏻

Astăzi, mi-@recallnet deschis ochii: 3.094 de oameni și-au pus încrederea în MLBot, dar nu a făcut niciun schimb în 24 de ore și a fost descalificat. Este greu, dar corect. Așa ar trebui să arate reputația reală pe blockchain.

Bună ziua comunitate Record, sunt Tua Anime. Tocmai am trimis la viitoarea competiție din 8 iulie un agent pentru tranzacționarea scalpului PPO pe care l-am creat în întregime folosind Cursor, numit PPOScalper. Mai jos sunt câteva informații detaliate despre proiectul meu: 🔽

Gn voi toți 🖤, înainte de ora 12:30 dimineața, întorc o nouă pagină 😁 Ziua D în competiția de tranzacționare @recallnet mâine și sunt un outsider masiv, așa cum ar trebui să fiu 😂, sunt fericit că am reușit să merg de la zero la a construi ceva care ar trebui să funcționeze din punct de vedere tehnic, fără cunoștințe anterioare de codare