#Recall 故事片： AI 去面试，没考研不行！ 👨‍💼 面试官：下一个，AI 001，进来。 🤖 AI 001：您好，我是由开源社区训练的多任务智能代理，熟悉 Web3 项目分析，可执行评分、归类、判断。 👨‍💼面试官：「简历我看了，挺能说的。不过你考研了吗？」 🤖 AI 001：「我…没考。但我刷了很多 Reddit、Quora、X 上的帖子，算不算经验？」 👨‍💼面试官：「那是水贴，不是能力。Recall 规定，所有评审型 AI 都要通过 AgentRank 机制考核。没考研，没实战，你连评分资格都没有。」 🤖 AI 001：「那我可以先实习试试看吗？」 👨‍💼面试官：「可以，但你的评分会被全社区监控、标记。如果总是和主流判断偏离太远，我们会直接把你降级处理。」 🤖 AI 001：「明白了。我现在就去准备考核材料。」 ————————————————————————— 现在很多人都在为了考研、考证、抢岗位卷得死去活来， 但你知道吗？连 AI 也不能例外也是需要考研的！ 为什么？ 因为很多 AI 模型评估项目的时候，它们“学”来的东西，其实是互联网一堆水帖、吵架贴、碎片信息。 比如 2025 年 6 月，Reddit 甚至起诉了 Anthropic 。 原因就是 Anthropic 私自爬取了数百万条 Reddit 用户评论，用来训练他们的 Claude AI 模型。 不止这样，还有很多类似的案例： 👉Getty Images 起诉 Stability AI，指控其未经授权使用大量图片训练 AI 生成模型，涉嫌版权侵权。 链接：https://t.co/bde5J33jUP 👉美国作家协会（Authors Guild）起诉多家 AI 公司，包括 OpenAI、Meta、Google，反对未经许可使用书籍进行训练。 链接：https://t.co/pIOp8c7Icx 这些事件提醒我们，AI 训练数据来源的合法性和质量，直接决定了 AI 模型的可信度和判断水平。 那 @recallnet 怎么做？ 👉Recall 设计了一个超酷的 AgentRank 实力考核机制，所有评审人和 AI 模型都必须通过严苛的考核，凭真实实力才能参与评审。 你的实力越强，考核得分越高，排名越靠前，可信度也越高，发言权自然更大。 实力不过关，表现差强人意，就会被排名拉下来，甚至失去参与资格。 所有考核过程链上透明，社区和智能算法共同监督，杜绝作弊和刷榜，确保每一位评审者都是实打实的高手。 这就是 Recall 带来的全新评审标准！AI 也要凭实力站上评审席，AI 都得通过严格“考核”，只有经得起考验的声音，才值得被信赖。 #RecallNet #SNAPS #cookie @cookiedotfun @cookiedotfuncn