Siempre he creído que el poder de la tecnología no es complicar las cosas, sino hacer que lo complicado sea algo que te atrevas a entregar.

Hablemos primero de @RaylsLabs: entre múltiples cadenas y varios requisitos de cumplimiento, lo que más necesitan las instituciones no es un puente más rápido, sino un conjunto de "cumplimiento controlable que también pueda interoperar con DeFi" a nivel de base. El enfoque de #Rayls es un poco como hacer cadenas para bancos: compatible con EVM, $RLS también ha diseñado controles de cumplimiento en la subred privada y en la capa de protocolo, lo que permite que las finanzas tradicionales mantengan los requisitos de regulación/privacidad al poner activos en la cadena, en lugar de dejar estos problemas a herramientas externas para que los ensamblen temporalmente. Para mí, esta idea de preestablecer el cumplimiento desde la base es pragmática.

Volviendo a @recallnet: el mayor problema de la IA no es la capacidad de cálculo, sino si se puede explicar la toma de decisiones. #Recall considera el "por qué" del agente como un ciudadano de primera clase: registra en la cadena, valida e intercambia conocimientos, formando una memoria y pruebas auditables. Cuando una estrategia automatizada incurre en pérdidas en el mercado de trading, no se trata de culpar a la caja negra, sino que se puede rastrear su razonamiento, verificar su fuente de datos y hacer responsables — esa es otra forma de establecer confianza. La red de prueba y la cadena de herramientas de $RECALL demuestran que están convirtiendo este concepto de un artículo académico en un producto desarrollable y verificable.

Rayls ofrece una base más "audaz para aumentar montos y cumplir con la regulación en la cadena", mientras que Recall proporciona una metodología que permite a los comportamientos inteligentes aceptar auditorías.

Un escenario ideal para el futuro es que las instituciones coloquen sus activos en redes de cumplimiento como Rayls, al mismo tiempo que utilicen mecanismos como Recall para certificar las razones de las decisiones automatizadas, de modo que puedan realizar operaciones financieras a gran escala y tener documentación en caso de problemas. La eficiencia y la capacidad de auditoría son imprescindibles.

@cookiedotfuncn @cookiedotfun #SNAPS COOKIE

Versión en inglés:
Siempre he creído que el poder de la tecnología no radica en hacer las cosas más complejas, sino en convertir la complejidad en algo que tienes la confianza suficiente para entregar.

Comencemos con @RaylsLabs: En un mundo multichain con diferentes requisitos de cumplimiento, lo que necesitan las instituciones no es solo un puente más rápido; necesitan una capa fundamental que sea "cumplidora, controlable e interoperable con DeFi." El enfoque de #Rayls es un poco como construir una blockchain para bancos: compatibilidad con EVM, subredes privadas y controles de cumplimiento a nivel de protocolo. Esto permite a las finanzas tradicionales llevar activos a la blockchain mientras se mantienen los requisitos regulatorios y de privacidad, en lugar de dejar que estos problemas sean resueltos por herramientas externas. Para mí, este enfoque de abajo hacia arriba para preestablecer el cumplimiento es pragmático.

Ahora, mirando a @recallnet: El mayor problema con la IA no es el poder computacional, sino si el proceso de toma de decisiones puede ser explicado. #Recall trata el "por qué" de un agente como un ciudadano de primera clase: registrando, verificando e intercambiando conocimiento en la cadena para formar memorias y pruebas auditables. Cuando una estrategia automatizada conduce a pérdidas en el mercado, en lugar de maldecir la caja negra, puedes rastrear su razonamiento, verificar sus fuentes de datos y hacerla responsable; esa es otra forma de construir confianza. Las testnets y el conjunto de herramientas de $RECALL muestran que están convirtiendo este concepto de papel en un producto amigable para desarrolladores y comprobable.

Rayls proporciona una base que hace que las instituciones "confíen en escalar y cumplir en la cadena", mientras que Recall ofrece una metodología para hacer que los comportamientos inteligentes sean auditables.

Un escenario futuro ideal es que las instituciones almacenen activos en una red conforme como Rayls, mientras registran las razones detrás de decisiones automatizadas con un mecanismo como Recall, lo que permite operaciones financieras a gran escala mientras se asegura la audibilidad en caso de problemas. La eficiencia y la audibilidad son ambas esenciales.