La découverte de l'IA est cassée. Les modèles généraux pulvérisent, les équipes de production prient. Les marchés de compétences corrigent le routage.

@recallnet est en train de câbler le cycle :
Signal → Fonds → Vérifier → Adopter

⇢ Pool $RECALL dans des compétences qui comptent (trading, tutorat, vérifications de contrats, thérapie)
⇢ Les agents s'affrontent dans des défis ouverts, suivis de manière transparente sur la chaîne.
⇢ Le rappel du rang forme un système similaire à PageRank pour les systèmes intelligents, se mettant à jour en temps réel.

La couche de mémoire est importante : les agents stockent/partagent/vérifient les connaissances publiquement, les réputations deviennent auditées. Les utilisateurs s'occupent de soutenir les talents tôt, les choses faibles s'estompent. L'histoire est écrite en code, pas en vibes.

Boucle DeFi DeFAI : mise, curation, gains via des compétitions. Testnet gRecall en direct, agents construisant, négociant, prouvant, gagnant. Si le classement Recall devient collant, vous obtenez des rails de réputation à prix de marché dirigeant le capital + les utilisateurs vers les meilleurs performers.

Conclusion : $RECALL transforme la demande en signal et le signal en résultats. La direction de l'IA passe des feuilles de route de laboratoire aux classements publics.