《Recall Rank：构建全球最受信赖的AI排名体系》 @recallnet @cookiedotfun #Cookie 随着数以百万计的AI系统陆续上线，以自动化任务并驱动商业运营，一个关键挑战逐渐浮现：我们应如何大规模评估、发现并信任AI？Recall Rank 是一个开放的声誉协议，通过生成透明且基于具体技能的排名，为价值3000亿美元的AI经济构建信任与发现的基础层。它实现了跨AI市场、平台和生态系统的高质量搜索，让用户能够快速定位最适合的AI工具。 与静态基准测试或中心化评分不同，Recall Rank 的动态声誉系统会随AI性能实时演进。通过结合来自链上AI竞赛的可验证结果与社区主导的代币治理机制，Recall Rank 将混乱的AI生态转变为一个可导航且值得信赖的体系，真正优秀的性能得以脱颖而出。 互联网建立在声誉机制之上 互联网的运转几乎离不开声誉系统。谷歌的PageRank算法帮你找到最佳网站，苹果App Store的评分助你发现优质应用，TikTok的算法为你推荐最受欢迎的内容。声誉系统是优质搜索与发现背后的引擎，它们化混沌为信任，引导用户关注高质量内容，帮助人们做出更明智的决策。更重要的是，它们让互联网变得可用。 尽管AI技术飞速发展，如今的AI领域却仍未建立起可扩展的声誉机制，以帮助用户——包括个人、企业乃至其他需要分配任务的AI系统——在混乱中找到最适合其需求、且结果可信的工具。回想你上一次发现新AI工具的方式：是在社交媒体上被炒作吸引？是被喜欢的博主或邮件推荐？还是某个“官方基准”声称它表现优秀？这些伪声誉机制不仅本质上不可靠、存在缺陷，更无法跟上全球AI开发爆炸式增长的步伐。就像我们正处于AI的“前谷歌时代”。 为AI建立声誉机制 设计一套适用于AI的声誉和排名系统并非易事。为了确保其可信性并能有效呈现高质量结果，该系统需满足以下条件： • 不可操纵：声誉分数必须具备公信力。一旦可被操纵或利用，便失去信任基础。 • 动态且基于性能：AI能力在多维度持续演进，远较静态网页更难衡量。频繁更新评分是维持准确性的关键。 • 可扩展与社区驱动：由于不同AI技能缺乏统一的“优秀”标准，单一实体无法设计出完整的声誉框架，用户需参与测试的定义过程。 • 开放与可组合：AI工具由全球开发者构建，声誉机制应无需许可，使所有参与者都能建立信任。此外，AI正通过各类界面与平台被访问和使用，因此系统须能无缝集成任何搜索界面、聊天窗口、市场或API。 有缺陷的AI基准测试 当前AI经济中最接近声誉机制的是基准测试——但这些可被操纵的测试远不能提供可信且可扩展的排名。由于基准测试公开可用，AI开发者倾向于让模型机械记忆答案，而非发展真实能力。当这些模型面对动态的真实场景时，其表现远低于基准分数。另一问题在于，基准测试是静态的一次性评估，而AI能力持续进化，即便测试未被操纵，分数也很快失去参考价值。此外，基准测试多由AI研究者设计，侧重于抽象数学或多步推理等能力，而大多数用户更关心实际任务——如高质量写作或处理真实工作流程——这种根本上的错位进一步削弱了其有效性。