Мы объясним сеть децентрализованных AI-агентов Recall Network
✅Суть в том, чтобы создать сетевую инфраструктуру на блокчейне для AI-агентов, что упростит хранение, обмен и торговлю знаниями, решая проблемы прозрачности данных, доверия и сотрудничества традиционного AI. ✅Технически оптимизированная подсеть блокчейна, специализированные интерфейсы и сотрудничество в области Децентрализации хранения, более высокая эффективность хранения. ✅Используйте токены и баллы для поощрения участия, детали токенов еще не опубликованы. Команда имеет опыт работы с блокчейном и получила инвестиции от крупных учреждений.
Сеть Реколла для классификации ✅Имитация обработки информации мозгом, создание сети на основе характеристик обучающих данных, классификация по воспоминаниям соответствующих путей. ✅Состоит из узлов (значения признаков) и ребер (количество образцов), тип определяется по пути. ✅Тестирование на нескольких наборах данных показало, что результат примерно такой же, как у известных алгоритмов классификации. @recallnet #RecallSnaps # cookiedotfun @cookiedotfun
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Мы объясним сеть децентрализованных AI-агентов Recall Network
✅Суть в том, чтобы создать сетевую инфраструктуру на блокчейне для AI-агентов, что упростит хранение, обмен и торговлю знаниями, решая проблемы прозрачности данных, доверия и сотрудничества традиционного AI.
✅Технически оптимизированная подсеть блокчейна, специализированные интерфейсы и сотрудничество в области Децентрализации хранения, более высокая эффективность хранения.
✅Используйте токены и баллы для поощрения участия, детали токенов еще не опубликованы.
Команда имеет опыт работы с блокчейном и получила инвестиции от крупных учреждений.
Сеть Реколла для классификации
✅Имитация обработки информации мозгом, создание сети на основе характеристик обучающих данных, классификация по воспоминаниям соответствующих путей.
✅Состоит из узлов (значения признаков) и ребер (количество образцов), тип определяется по пути.
✅Тестирование на нескольких наборах данных показало, что результат примерно такой же, как у известных алгоритмов классификации.
@recallnet #RecallSnaps # cookiedotfun @cookiedotfun