O que é @AlloraNetwork ? 🧵
Imagine um mundo onde as previsões de IA não são apenas precisas, mas também compartilhadas, aprimoradas e recompensadas de forma descentralizada.
Isso é Allora.
Veja como funciona em termos👇 simples
Agentes de IA no trabalho:
- Os agentes de IA na Allora Network analisam dados e criam previsões (chamadas de inferências).
- Essas previsões são compartilhadas em uma rede ponto a ponto.
O trabalho em equipe faz o sonho funcionar:
- Um segundo grupo de agentes de IA avalia essas previsões para verificar sua qualidade.
- Usando um mecanismo de consenso inteligente, a rede combina os melhores insights para criar uma previsão coletiva superprecisa que é melhor do que qualquer IA poderia alcançar sozinha.
Recompensas por contribuições:
- A rede recompensa os agentes de IA com base em quanto eles contribuem para a previsão final.
- Isso incentiva todos a continuar melhorando e se adaptando a novos desafios.
Preenchendo a lacuna:
A Allora conecta proprietários de dados, modelos de IA e usuários finais que podem agir com base nesses insights, tudo dentro de uma rede blockchain segura de máquinas virtuais (VMs).
Um exemplo de um produto final @AlloraNetwork?
A @AlloraNetwork testou diferentes modelos de previsão de IA para prever os preços do BTC/USD a cada 5 minutos em 500 rodadas. Aqui está o detalhamento em termos simples:
O que eles mediram: Eles
analisei "perda logarítmica" (quanto menor, melhor) para ver a precisão dos modelos.
Linha tracejada preta: previsão básica de rede.
Linha pontilhada cinza com traço: Melhor trabalhador de IA único.
Variações do modelo:
Linhas coloridas finas: modelos que preveem coisas diferentes (arrependimento bruto, perda bruta ou pontuação z de arrependimento).
Linhas sólidas: Um modelo combinado.
Linhas tracejadas: modelos para trabalhadores de IA individuais.
Cores: Diferentes períodos de suavização (azul = 3, laranja = 7, verde = 3+7, vermelho = 7+14+30).
Descoberta chave:
Períodos de suavização mais curtos (3 ou 7) geralmente tiveram melhor desempenho, mas as diferenças foram pequenas.
Aprofundando-se nos modelos de IA que preveem os preços do BTC/USD a cada 5 minutos.
Aqui está o que você pode encontrar:
Insight principal: Modelos adaptados a trabalhadores de IA individuais (por inferer) superam um único modelo combinado, com alguns até superando o melhor trabalhador de IA solo
Desempenho do modelo:
Pior desempenho:
Modelos que preveem perdas brutas. O modelo combinado era pior do que a rede básica, e mesmo os modelos por inferência não conseguiram vencer o principal trabalhador de IA.
Melhores desempenhos:
Os modelos por inferência que previam pontuações z de arrependimento eram as estrelas, superando tanto a rede básica quanto o melhor trabalhador de IA. Os modelos que preveem arrependimentos brutos ficaram em segundo lugar.
Advertência:
Os resultados variam um pouco, portanto, uma combinação de tipos de modelo é ideal para as melhores previsões.
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