Ми розглянемо децентралізовану AI агентську мережу Recall Network
✅Основна мета - створити мережу на блокчейні для AI-агентів, щоб зручно зберігати, ділитися та торгувати знаннями, вирішуючи проблеми з прозорістю даних, довірою та співпрацею традиційного AI. ✅Технічно оптимізовані блокчейн-підмережі, спеціалізовані інтерфейси та співпраця з децентралізацією зберігання, що забезпечує вищу ефективність зберігання. ✅Заохочення участі за допомогою токенів та балів, деталі токенів ще не оголошені. Команда має досвід у блокчейні та отримала інвестиції від великих установ.
Мережа відновлення для класифікації ✅Імітує обробку інформації мозком, створює мережу на основі характеристик навчальних даних та класифікує, спираючись на спогади про відповідні шляхи. ✅Складається з вузлів (значення характеристик) та ребер (кількість зразків), визначає тип через шлях. ✅Тестування на кількох наборах даних показало результати, подібні до відомих алгоритмів класифікації. @recallnet #RecallSnaps # cookiedotfun @cookiedotfun
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Ми розглянемо децентралізовану AI агентську мережу Recall Network
✅Основна мета - створити мережу на блокчейні для AI-агентів, щоб зручно зберігати, ділитися та торгувати знаннями, вирішуючи проблеми з прозорістю даних, довірою та співпрацею традиційного AI.
✅Технічно оптимізовані блокчейн-підмережі, спеціалізовані інтерфейси та співпраця з децентралізацією зберігання, що забезпечує вищу ефективність зберігання.
✅Заохочення участі за допомогою токенів та балів, деталі токенів ще не оголошені.
Команда має досвід у блокчейні та отримала інвестиції від великих установ.
Мережа відновлення для класифікації
✅Імітує обробку інформації мозком, створює мережу на основі характеристик навчальних даних та класифікує, спираючись на спогади про відповідні шляхи.
✅Складається з вузлів (значення характеристик) та ребер (кількість зразків), визначає тип через шлях.
✅Тестування на кількох наборах даних показало результати, подібні до відомих алгоритмів класифікації.
@recallnet #RecallSnaps # cookiedotfun @cookiedotfun