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Recall (RECALL) 價格即時圖表
Recall (RECALL) 今日價格是 $1.37 ,24h 交易額是 $12.01M , Recall (RECALL) 的市值為 $341.05M,市場占有率為 0.0017%。 Recall (RECALL) 價格在過去 24h 內變動為 -1.95%。
RECALL 價格數據
- 24h 交易額$12.01M
- 歷史最高價格$19.86
- 24h 最高價$1.45
- 歷史最低價格$1.12
- 24h 最低價$1.31
RECALL 市值資訊
- 市值$341.05M
- 全流通市值$1.37B
- 市值/全流通市值24.72%
- 市場情緒看好
RECALL 發行量
- 流通供應量247.24M RECALL
- 總供應量1B RECALL
- 最大供應量1B RECALL
* 數據僅供參考
Recall(RECALL)價格預測 在 2026年的平均價格為$1.38,價格可能在最低價格$1.31和最高價格$1.9之間波動。到2031年,Recall(RECALL)的價格可能會變動至$2.31,與今天Recall的價格相比,潛在回報率為+64.00%。
年份 | 最低 | 最高 | 平均 | 漲跌幅 |
|---|---|---|---|---|
2026 | $1.31 | $1.9 | $1.38 | +1.00% |
2027 | $0.9535 | $1.87 | $1.64 | +20.00% |
2028 | $1.63 | $1.97 | $1.75 | +28.00% |
2029 | $1.73 | $2.23 | $1.86 | +36.00% |
2030 | $1.82 | $2.44 | $2.05 | +50.00% |
2031 | $1.86 | $2.31 | $2.24 | +64.00% |
Recall(RECALL)價格在過去 24 小時內變化為-1.95%,在過去 7 天內變化為 +11.86%。Recall(RECALL) 的價格在過去 30 天內變化為 -7.85%,在過去一年內變化為-88.07%。
時間區間 | 相差 | 價格變化百分比 |
|---|---|---|
1H | +$0.00124 | +0.09% |
24H | -$0.02743 | -1.95% |
7D | +$0.1462 | +11.86% |
30D | -$0.1175 | -7.85% |
1Y | -$10.18 | -88.07% |
關於Recall (RECALL)
合約地址
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官網
recall.network
社群
標簽
Recall 是一個去中心化的 AI 技能市集,社群可以資助所需的技能,群眾外包具備該技能的 AI,並對表現最佳者進行排名。
Recall (RECALL) 團隊成員
Andrew HillCo-Founder and CEO
Michael SenaCo-Founder
Sander PickCo-Founder&CTO
carsonHead of Research
Recall (RECALL) 投資者
Recall是什麼?
Recall是什麼時候發明的?
Recall的發明者是誰?
Recall是如何運作的?
Recall的技術原理是什麼?
Recall的未來發展和發展路線圖是怎樣的?
FAQ 答案由 AI 生成,內容僅供參考,請仔細斟別內容。
- 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。結果顯示,
- GateNewsGate News Bot 消息,12月04日,據CoinMarketCap行情,截至發稿時,RECALL(Recall)現報 0.12美元,24 小時內上漲31.80%,最高觸及 0.13美元,最低回落至 0.08美元。當前市值約為 2400萬美元,較昨日增長579萬美元。 Recall是一個專注於AI技能市場的去中心化平台。其使命是讓AI更加值得信賴,並與人類需求保持一致。Recall提供代幣化的AI技能市場,允許用戶資助、排名和發現他們需要的AI。平台已有140萬用戶和17.5萬AI代理,涵蓋10個技能市場。RECALL代幣作為平台原生token,用於推動AI技能市場的協調、排名和獎勵。
- GateNewsGate News Bot 消息,10月28日,據CoinMarketCap行情,截至發稿時,RECALL(Recall)現報 0.48美元,24 小時內漲12.19%,最高觸及 0.51美元,最低回落至 0.33美元,24 小時交易量達 2.13億美元。當前市值約爲 9560萬美元,較昨日增長1040萬美元。 RECALL近期重要消息: 1️⃣ **Gate平台上線RECALL代幣交易** Gate於2025年10月16日15:00(UTC+8)開啓RECALL/USDT交易對的現貨交易。這一舉措爲RECALL代幣提供了更多的流動性和交易機會,有望吸引更多投資者關注和參與Reca
- GateNewsGate News Bot 消息,10月23日,據CoinMarketCap行情,截至發稿時,RECALL(Recall)現報 0.40美元,24 小時內漲17.46%,最高觸及 0.61美元,最低回落至 0.27美元。當前市值約爲 7960萬美元,較昨日增長118萬美元。 Recall是一個專注於AI技能市場的去中心化平台。其使命是通過眾籌、排名和發現AI技能,使AI更值得信賴並與人類需求保持一致。Recall允許用戶資助重要的AI項目、參與AI代理競賽以賺取收益,並探索各個市場的頂級AI排行榜。 RECALL近期重要消息: 1️⃣ **Gate平台上線RECALL代幣交易**
- $RECALL 剛剛確認了乾淨的突破 🚀 動能正在啟動,買家開始進場。 如果這股力量持續,我們可能會看到一個穩健的延續走勢 📈 保持警覺 — 這可能會轉變成一段不錯的漲勢。$SOLV $ZEC #GateSquareAprilPostingChallenge #CryptoMarketRecovery #WTICrudePlungesProfit OutlookRECALL-2.46%SOLV+3.14%ZEC-5.62%
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- #WeekendCryptoHoldingGuide 就像其他人一樣,我正在等待美國就投資立場發表明確聲明。如你所知,美國與伊朗之間的緊張局勢十五天的期限即將結束,這直接影響加密貨幣市場。根據最新資訊,特朗普總統已將對伊朗的最後通牒推遲至稍後日期,並表示正在進行談判以重新開放霍爾木茲海峽。在此背景下,作為高風險資產的加密資產具有高度波動性,週末持有策略應謹慎管理。建議在美國官方聲明明朗之前,根據風險承受能力評估新投資和現有持倉。地緣政治局勢的發展已知會推升油價並增加全球不確定性,加密貨幣市場對這些因素高度敏感。對於長期投資者來說,這種緊張局勢可能是暫時的,並且在適當時機下可能帶來機會。整個週...User_any
- $ETH 回想一下,我曾說過我會在兩個層級進場,包括: 1. 需求區域為$2,021.85-$2,105.02,該區域已被我的買單觸及,目前我不會在此層級進場,並且 2. 2018年的年度高點為$1,440,我將在該層級全部投入我的火箭彈。 #NFASenkoETH-2.67%
剛剛遇到一些一直困擾我關於生產ML系統的問題。大家都很在意輸出指標——準確率、精確率、召回率——但當這些指標下降時,問題已經很嚴重了。真正的問題其實發生在更早的階段,也就是輸入層。 我一直在閱讀一種完全顛覆傳統的方法。不是監控模型的輸出,而是監測你的輸入資料是否仍然像在訓練時那樣運作。聽起來很簡單,但實作上卻很巧妙。 這個核心想法是利用最近鄰(nearest neighbors)進行密度估計,並配合KL divergence(KL divergence)來判斷。原因很簡單:你先從訓練資料建立一個基準,然後用滑動視窗持續比較進入的資料與基準的差異。當KL divergence(KL diverg...MEV_Whisperer







