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Uptrend
2025-08-27 00:35:56
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➥ @recallnet エージェントのためのリコールレイヤー?
AIアプリはコンテキストを失い、RAGパイプラインは漂流し、出所が曖昧になります。検証可能性、アクセス制御、および予測可能なコストを備えた共有メモリネットワークは、計算を変える可能性があります。
Recallnetから私が見たいこと:
• データと埋め込みの監査可能な出所
• 明確な上限を持つプライベートな許可制クエリ
• 低レイテンシの取得 ⟶ 決定論的 SLO
• ペイパーリコールおよびクオリティステーキングのためのマーケットデザイン
潜在的なアンロック:
• 耐久性のある共有メモリを持つエージェント群
• 再現可能な研究とオペレーション
• ウォレットとdapp間のコンポーザブルメモリ
リコールは、スパムやゲートキーピングを招かないように、どのように価格設定され、キュレーションされるべきか?
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• データと埋め込みの監査可能な出所
• 明確な上限を持つプライベートな許可制クエリ
• 低レイテンシの取得 ⟶ 決定論的 SLO
• ペイパーリコールおよびクオリティステーキングのためのマーケットデザイン
潜在的なアンロック:
• 耐久性のある共有メモリを持つエージェント群
• 再現可能な研究とオペレーション
• ウォレットとdapp間のコンポーザブルメモリ
リコールは、スパムやゲートキーピングを招かないように、どのように価格設定され、キュレーションされるべきか?