myNeutron mi fa riconsiderare l'AI on-chain: non è l'intelligenza che conta di più, ma la capacità di ricordare
Negli ultimi tempi, ho sempre più la sensazione che i problemi di molti progetti AI non siano dovuti al "non sapere rispondere", ma al "non ricordare". Dopo aver parlato di un contesto oggi, domani devo ricominciare a spiegare tutto da capo; inserito nei processi aziendali, nelle riconciliazioni dei pagamenti, nelle revisioni delle autorizzazioni, questo continuo bisogno di conferma riporta l'efficienza al punto di partenza. Proprio per questo, sono più interessato al percorso di memoria semantica menzionato da @Vanar : myNeutron sembra costruire un'infrastruttura di contesto a lungo termine, comprimendo informazioni sparse in “semi” che l'AI può leggere, cercare e citare, permettendo agli agenti di non partire sempre da zero, ma di progredire continuamente nei compiti.
Prendiamo come esempio un'attività di branding: quante concessioni sono state emesse, quante sono state riscattate, chi ha trasferito a chi, dove si concentra l'anomalia; se ogni volta dobbiamo fare reconciliations manuali, anche l'AI più intelligente può solo fungere da avanzato campo di ricerca. Ma una volta che i fatti chiave possono essere consolidati in una memoria verificabile, tracciabile e sostenibile, l'agente diventa davvero un assistente operativo. In questo modo, la logica di valore di $VANRY appare più chiara: la domanda deriva dalla reale frequenza di utilizzo, e non dalla popolarità a breve termine.
Per le immagini, userò due: una che cattura la pagina delle funzionalità di myNeutron come prova, e l'altra che mostra il confronto tra "senza memoria vs con memoria". #vanar
