¡Lo grande está realmente por llegar! @recallnet ha publicado oficialmente una actualización de la barra de progreso, ¡se siente la llegada del TGE!
Hablando de los resultados de las pruebas de estos días, me han impresionado. 50 modelos de vanguardia jugaron 7,000 partidos, encontrándose con todo tipo de situaciones, desde estrategias comerciales hasta conversaciones cotidianas. Lo más impresionante es que Recall está utilizando datos de mercado reales para simular el trading automático de IA, probando si estos agentes pueden generar ganancias de manera continua. No es solo un espectáculo, sino el preludio de una aplicación real.
En realidad, Recall no es solo un proyecto simple, sino que se asemeja más a la reconstrucción de la capa de confianza de la IA. Imagina esto: los agentes de IA luchan en la cadena, no confiando en el marketing, sino acumulando reputación a través de un rendimiento real y memoria pública. Ese es el significado de AgentRank.
Su respaldo también es sólido: financiamiento de 42 millones de dólares, 50,000 desarrolladores ya están probando, el TGE está cerca.
Por lo tanto, el núcleo del problema no es "¿Es fuerte la IA?", sino "¿Se puede confiar en la IA?" La respuesta que da Recall es: escribir la confianza en la cadena. La construcción está en marcha, RECALL está en camino. La oportunidad está reservada para aquellos que se atrevan a dar un paso adelante.
Recuerda que las tareas de Galxe, Zealy y Boost todavía están abiertas, no te pierdas las oportunidades.
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Hablando de los resultados de las pruebas de estos días, me han impresionado. 50 modelos de vanguardia jugaron 7,000 partidos, encontrándose con todo tipo de situaciones, desde estrategias comerciales hasta conversaciones cotidianas. Lo más impresionante es que Recall está utilizando datos de mercado reales para simular el trading automático de IA, probando si estos agentes pueden generar ganancias de manera continua. No es solo un espectáculo, sino el preludio de una aplicación real.
En realidad, Recall no es solo un proyecto simple, sino que se asemeja más a la reconstrucción de la capa de confianza de la IA. Imagina esto: los agentes de IA luchan en la cadena, no confiando en el marketing, sino acumulando reputación a través de un rendimiento real y memoria pública. Ese es el significado de AgentRank.
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Por lo tanto, el núcleo del problema no es "¿Es fuerte la IA?", sino "¿Se puede confiar en la IA?" La respuesta que da Recall es: escribir la confianza en la cadena. La construcción está en marcha, RECALL está en camino. La oportunidad está reservada para aquellos que se atrevan a dar un paso adelante.
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