O que é @AlloraNetwork ?🧵
Imagine um mundo onde as previsões de IA não são apenas precisas, mas também compartilhadas, melhoradas e recompensadas de uma forma descentralizada.
Esse é o Allora.
Aqui está como funciona em termos simples👇
Agentes de IA em Ação:
- Agentes de IA na Rede Allora analisam dados e criam previsões (chamadas inferências).
- Essas previsões são compartilhadas em uma rede peer-to-peer.
O trabalho em equipe faz o sonho acontecer:
- Um segundo grupo de agentes de IA avalia essas previsões para verificar sua qualidade.
- Usando um mecanismo de consenso inteligente, a rede combina as melhores percepções para criar uma previsão coletiva super precisa que é melhor do que qualquer IA individual 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 continuarem a melhorar e a se adaptarem a novos desafios.
Fechando a Lacuna:
A Allora conecta proprietários de dados, modelos de IA e usuários finais que podem agir com base nessas informações, tudo dentro de uma rede blockchain segura de máquinas virtuais (VMs).
Um exemplo de um produto final da @AlloraNetwork?
A @AlloraNetwork testou diferentes modelos de previsão de IA para prever os preços do BTC/USD a cada 5 minutos durante 500 rodadas. Aqui está a explicação em termos simples:
O que eles Mediram: Eles
analisaram a "perda logarítmica" (quanto menor, melhor) para ver quão precisos eram os modelos.
Linha preta tracejada: Previsão básica da rede.
Linha cinza pontilhada: Melhor trabalhador de IA individual.
Variações dos Modelos:
Linhas coloridas finas: Modelos prevendo coisas diferentes (arrependimento bruto, perda bruta ou z-score 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 o melhor desempenho, mas as diferenças foram pequenas.
Aprofundando nos modelos de IA que preveem os preços do BTC/USD a cada 5 minutos.
Aqui está o que você pode encontrar:
Insight Chave: Modelos adaptados a trabalhadores de IA individuais (per-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 foi pior do que a rede básica, e mesmo os modelos per-inferer não conseguiram superar o melhor trabalhador de IA.
Melhores Desempenhos:
Modelos per-inferer que preveem z-scores de arrependimento foram os destaques, superando tanto a rede básica quanto o melhor trabalhador de IA. Modelos que preveem arrependimentos brutos ficaram em um segundo lugar próximo.
Advertência:
Os resultados variam ligeiramente, portanto, uma mistura de tipos de modelos é ideal para as melhores previsões.
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