Recall Network : Construire une couche de mémoire AI vérifiable, résoudre le problème de la crédibilité générative.

@recallnet a construit une couche de vérification de l'intégrité des données immuable pour les systèmes d'IA grâce à un mécanisme de preuve de mémoire innovant.

Sa technologie de base peut détecter en temps réel les traces de falsification des données d'entraînement et du contenu généré, établir des indices d'audit sur l'ensemble du cycle de données, de l'entrée des données à la sortie du modèle, résolvant fondamentalement les problèmes de boîte noire et d'illusion de l'IA.

Ce mécanisme de preuve garantit non seulement la fiabilité des sorties, mais fournit également une base d'interaction fiable pour les systèmes d'agents autonomes.

Cela marque une avancée majeure dans l'infrastructure de confiance de l'IA - lorsque chaque conclusion générée peut être retracée jusqu'aux données d'origine et que son intégrité peut être vérifiée, l'intelligence artificielle est réellement qualifiée pour prendre des décisions critiques.

La valeur de @recallnet ne réside pas seulement dans la technologie elle-même, mais aussi dans le cadre mathématique qu'elle offre pour valider la fiabilité de l'IA, ce qui redéfinira les frontières de la collaboration entre l'homme et l'IA !

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