排名1066
Recall (RECALL) 价格实时图表
Recall (RECALL) 今日价格是 ¥0.2834 ,24h 交易额是 ¥957.08K ,Recall (RECALL) 的市值为 ¥70.08M,市场占有率为 0.0016%。Recall (RECALL) 价格在过去 24h 内变动为 -1.13%。
RECALL 价格数据
- 24h 交易额¥957.08K
- 历史最高价格¥4.3
- 24h 最高价¥0.2965
- 历史最低价格¥0.2435
- 24h 最低价¥0.2693
RECALL 市值信息
- 市值¥70.08M
- 全流通市值¥283.47M
- 市值/全流通市值24.72%
- 市场情绪看好
RECALL 发行量
- 流通供应量247.24M RECALL
- 总供应量1B RECALL
- 最大供应量1B RECALL
*数据仅供参考
Recall(RECALL)价格预测 在 2026年的平均价格为¥0.2821,价格可能在最低价格¥0.1467和最高价格¥0.3301之间波动。到2031年,Recall(RECALL)的价格可能会变动至¥0.499,与今天Recall的价格相比,潜在回报率为+44.00%。
年份 | 最低 | 最高 | 平均 | 涨跌幅 |
|---|---|---|---|---|
2026 | ¥0.1467 | ¥0.3301 | ¥0.2821 | -- |
2027 | ¥0.1989 | ¥0.3979 | ¥0.3061 | +7.00% |
2028 | ¥0.2605 | ¥0.4154 | ¥0.352 | +24.00% |
2029 | ¥0.3722 | ¥0.4029 | ¥0.3837 | +35.00% |
2030 | ¥0.3618 | ¥0.4248 | ¥0.3933 | +38.00% |
2031 | ¥0.2618 | ¥0.499 | ¥0.409 | +44.00% |
Recall(RECALL)价格在过去 24 小时内变化为-1.13%,在过去 7 天内变化为 +3.13%。Recall(RECALL) 的价格在过去 30 天内变化为 -9.55%,在过去一年内变化为-88.68%。
时间区间 | 相差 | 价格变化百分比 |
|---|---|---|
1H | -¥0.002892 | -1.01% |
24H | -¥0.003239 | -1.13% |
7D | +¥0.008603 | +3.13% |
30D | -¥0.02993 | -9.55% |
1Y | -¥2.22 | -88.68% |
关于Recall (RECALL)
合约地址
0x1f16e03...0b40d0671
浏览器
basescan.org
官网
recall.network
社区
标签
Recall 是一个去中心化的 AI 技能市场,社群可以资助所需的技能,群众外包具备该技能的 AI,并对表现最佳者进行排名。
Recall (RECALL) 团队成员
Andrew HillCo-Founder and CEO
Michael SenaCo-Founder
Sander PickCo-Founder&CTO
carsonHead of Research
Recall (RECALL) 投资者
Recall是什么?
Recall是什么时候发明的?
Recall的发明者是谁?
Recall是如何运作的?
Recall的技术原理是什么?
Recall的未来发展和发展路线图是怎样的?
FAQ答案由AI生成,内容仅供参考,请仔细甄别。
- GateNewsGate News Bot 消息,02月13日,据CoinMarketCap行情,截至发稿时,RECALL(Recall)现报0.05美元,24小时内上涨25.03%,最高触及0.06美元,最低回落至0.04美元,24小时交易量达1.86千万美元。当前市值约为1.17千万美元,较昨日增长235万美元。 Recall是一个AI性能验证平台,致力于验证和改进AI模型及智能体的性能。平台通过开放竞技场汇聚数百万用户进行测试、评估和预测AI模型表现。用户可在各类竞赛中通过众筹信号化有价值的AI技能,激励全球开发者参与;还可通过质押代币策划优秀智能体并获利。RECALL代币是Base链上的ERC-20
- GateNewsGate News Bot 消息,12月17日,据CoinMarketCap行情,截至发稿时,RECALL(Recall)现报0.10美元,24小时内上涨13.34%,最高触及0.12美元,最低回落至0.09美元,24小时交易量达928万美元。当前市值约为1990万美元,较昨日增长235万美元。 Recall是为AI打造的代币化市场平台。用户可通过Recall的技能市场汇集资金、排名和发现所需的AI,同时支持通过质押代币参与AI代理竞赛并在其获胜时获得收益。平台现已推出包括加密交易、永续期货、代码编程、文档总结等十大技能市场,汇聚了约900万次策展、140万用户和17.5万个AI代理。REC
- GateNewsBlockBeats 消息,12 月 13 日,据 CoinDesk 报道,业内人士指出,加密交易领域的机器学习尚未迎来类似「iPhone 时刻」的全面普及阶段,但由 AI 驱动的自动化交易代理正快速逼近这一临界点。随着算法定制化与强化学习能力提升,新一代 AI 交易模型开始不再单纯追求绝对盈亏(P&L),而是引入夏普比率、最大回撤和风险价值(VaR)等风险调整指标,以在不同市场环境中动态平衡风险与收益。Recall Labs 首席营销官 Michael Sena 表示,在近期多场 AI 交易竞赛中,经过专门定制和优化的交易代理明显优于通用大模型,后者在自主执行交易时仅略微跑赢市场。结果显示,
- GateNews过去30天中,Santiment发布了开发活跃度最高的AI与大数据加密项目榜单,其中Internet Computer和Chainlink排名前两位,Recall表现突出,而The Graph、iExec和Injective排名下滑。此榜单基于GitHub活跃度,反映技术投入强度。
- GateNewsGate News Bot 消息,12月04日,据CoinMarketCap行情,截至发稿时,RECALL(Recall)现报 0.12美元,24 小时内上涨31.80%,最高触及 0.13美元,最低回落至 0.08美元。当前市值约为 2400万美元,较昨日增长579万美元。 Recall是一个专注于AI技能市场的去中心化平台。其使命是让AI更加值得信赖,并与人类需求保持一致。Recall提供代币化的AI技能市场,允许用户资助、排名和发现他们需要的AI。平台已有140万用户和17.5万AI代理,涵盖10个技能市场。RECALL代币作为平台原生token,用于推动AI技能市场的协调、排名和奖励
- #Gate广场四月发帖挑战 $RECALL 的30m老妹盯出点门道了哥哥们😤 这个位置量柱连着温了三根,价格却粘在低位不动——不是没人要,是狗庄在压着不让散户看出来💀 老妹粗算了一下,这个缩量横盘结构差不多持续了四五根30m K,每根量比前一段平均少了三成左右——同类型标的当初在这个量能结构下都至少翻了一倍多,$RECALL 现在这个差距就是狗庄留给自己的拉升空间📈 哥哥们现在切到 $RECALL 的30m就盯一件事:量柱下一根开始放大、同时价格站上这个横盘区间上沿——这两个条件一起出现,狗庄的手就要抬了💰 空单先别碰,老妹在等那根放量的K小兔乖哟RECALL-1.13%
- WAPCO WAPCO 正处于一个美丽且强劲的上涨趋势中。公司的基本面证明了我们正在见证的价格走势。回想一下,最初的入场点在每股 N71.4-N79.4 之间,我们的收益达到了 >3 倍并且还包含股息。 如果你看一下图表,WAPCO 守住了每股 N200 的心理关口,该关口被测试了 4 次,并确认了每股 N200 的支撑位,我们也迎来了反弹。我预计该走势将继续延续。提醒一下,派发 N6 股息的除息日是明天,而支付日是 2026 年 4 月 30 日。股息“勇士”明天将排队等着,避免错过。总体来看,这波行情并不只属于 WAPCO。 #NFA #SENKOREQUESTSESSIONSenko
- #WeekendCryptoHoldingGuide 像其他人一样,我正在等待美国关于投资立场的明确声明。正如你所记得的,美伊之间的十五天紧张局势即将结束,直接影响加密货币市场。根据最新信息,特朗普总统已将对伊朗的最后通牒推迟到以后,并表示正在进行谈判以重新开启霍尔木兹海峡。在这种情况下,作为高风险类别的加密资产波动性很高,持仓策略应在周末期间谨慎管理。建议在美国官方声明澄清之前,根据风险承受能力评估新投资和现有仓位。地缘政治局势的发展已知会推高油价并增加全球不确定性,而加密货币市场对这些因素高度敏感。对于长期投资者来说,很明显这种紧张局势可能是暂时的,时机得当时也可能带来机会。整个周末,特...User_any
- $ETH 回想一下,我说过我会在两个层级进行建仓,包括: 1. 需求区间为$2,021.85-$2,105.02,该区间已被我的买单触及,目前我不会在这个层级建仓; 2. 2018年年度高点$1,440,我将在这个水平全部投入我的火箭弹。 #NFASenkoETH-3.51%
刚刚遇到一些让我一直困扰的生产ML系统问题。大家都沉迷于输出指标——准确率、精确率、召回率——但当这些指标下降时,问题已经很严重了。真正的问题发生在更早的阶段,也就是输入层。 我一直在阅读一种完全颠覆传统的方法。不是监控模型的输出,而是监控你的输入数据是否仍然表现得像训练时那样。听起来很简单,但实现起来很巧妙。 这个核心思想利用最近邻进行密度估计,结合KL散度。原因如下:你从训练数据中建立一个基线,然后用滑动窗口不断将新输入数据与之比较。当KL散度超过阈值时,说明数据发生了偏移。不需要假设数据分布,也不需要窥探模型内部。 想象一下一个在疫情前行为基础上训练的电商推荐引擎。客户偏好在变化,购物模...MEV_Whisperer- $STO 这枚币非常非常疯狂,但随着它的上涨,你必须注意它可能的熊市,你可以回调 $SIREN $POWER 小心点sirabkSTO-6.93%SIREN+0.87%POWER+33.54%







