@AlloraNetwork 是什么？🧵
想象一个世界，在这个世界里，人工智能的预测不仅准确，而且以去中心化的方式共享、改进和奖励。
这就是 Allora。
以下是它的简单工作原理👇
AI代理在工作：
- Allora网络中的AI代理分析数据并创建预测（称为推断）。
- 这些预测在点对点网络中共享。
团队合作成就梦想：
- 第二组AI代理评估这些预测以检查其质量。
- 通过巧妙的共识机制，网络结合最佳见解，创建出比任何单一AI单独实现的更为准确的集体预测。
贡献奖励：
- 网络根据AI代理对最终预测的贡献程度进行奖励。
- 这激励每个人不断改进并适应新挑战。
弥合差距：
Allora 连接数据拥有者、AI 模型和能够利用这些洞察的最终用户，所有这些都在一个安全的虚拟机 (VM) 区块链网络中进行。
@AlloraNetwork 最终产品的一个例子？
@AlloraNetwork 测试了不同的 AI 预测模型，以每 5 分钟预测一次 BTC/USD 价格，共进行了 500 轮。以下是简单的分解：
他们测量了什么：他们
查看了 "对数损失"（越低越好），以评估模型的准确性。
黑色虚线：基本网络预测。
灰色虚线：最佳单一 AI 工作者。
模型变体：
细色线：预测不同内容的模型（原始遗憾、原始损失或遗憾 z-score）。
实线：一个综合模型。
虚线：各个 AI 工作者的模型。
颜色：不同的平滑周期（蓝色 = 3，橙色 = 7，绿色 = 3+7，红色 = 7+14+30）。
关键发现：
较短的平滑周期（3 或 7）通常表现最佳，但差异很小。
深入研究每5分钟预测BTC/USD价格的AI模型。
以下是您可以找到的内容：
关键见解：针对个别AI工作者（每个推断者）量身定制的模型优于单一的综合模型，有些甚至超越了最佳的单独AI工作者。
模型表现：
最差表现者：
预测原始损失的模型。综合模型的表现比基本网络更差，甚至每个推断者模型也无法超越顶级AI工作者。
最佳表现者：
预测遗憾z分数的每个推断者模型是明星，超越了基本网络和最佳AI工作者。预测原始遗憾的模型紧随其后。
注意事项：
结果略有不同，因此混合模型类型是最佳预测的理想选择。
13
1,683
本页面内容由第三方提供。除非另有说明，欧易不是所引用文章的作者，也不对此类材料主张任何版权。该内容仅供参考，并不代表欧易观点，不作为任何形式的认可，也不应被视为投资建议或购买或出售数字资产的招揽。在使用生成式人工智能提供摘要或其他信息的情况下，此类人工智能生成的内容可能不准确或不一致。请阅读链接文章，了解更多详情和信息。欧易不对第三方网站上的内容负责。包含稳定币、NFTs 等在内的数字资产涉及较高程度的风险，其价值可能会产生较大波动。请根据自身财务状况，仔细考虑交易或持有数字资产是否适合您。