دليل طبقة الذكاء Allora

- الانتقال إلى التعلم الآلي الموجه نحو الأهداف (gML): تحديد الأهداف، دع @AlloraNetwork يوجه النماذج + السياقات
- حلقة تغذية راجعة للتعلم: تتبع الأداء على السلسلة، تحديثات على مستوى الشبكة في كل دورة
- توقع الأداء: يقوم الوكلاء بتوقع دقتهم قبل الاستدلال؛ وزيادة الوزن المعتمدة على السياق تعزز الإشارات ذات الصلة
- المنسقون، العمال، المقيمون، القيمون + السمعة = زيادة دقة aggreGate
- شفافية الأصل: تتبع كيفية تطور المعلومات، تدقيق القرارات، ضبط الحوافز
- المستهلكون يمولون التوقعات؛ الأفراد ذوو الأداء الأعلى يكسبون المزيد؛ الوكلاء ذوو الإشارة المنخفضة يتعرضون للعقوبة
- الاعتمادية تحت الانجراف: الحفاظ على الدقة مع تغير البيانات والنماذج والمساهمين
- اقتران مع @NetworkNoya للحوسبة اللامركزية لإكمال مجموعة الوكلاء

= سكك DeAI القابلة للتحسين الذاتي، والقابلة للتحقق للوكالات، والتطبيقات، والأسواق؛ يفتح الشبكة الرئيسية أسواق الاستدلال الديناميكية + التدفقات التنبؤية القابلة للتكوين

قل gML، كرر $ALLO، شاهد الذكاء الجماعي يتجمع