Allora Intelligence Layer Playbook

- Cambiar a ML enfocado en objetivos (gML): establecer objetivos, permitir que @AlloraNetwork dirija modelos + contextos
- Bucle de Retroalimentación de Aprendizaje: seguimiento del rendimiento en cadena, actualizaciones en toda la red en cada ciclo
- Pronóstico de Rendimiento: los agentes pronostican su propia precisión antes de la inferencia; el ponderado consciente del contexto mejora las señales relevantes
- Coordinadores, trabajadores, evaluadores, curadores + reputación = aumento de la precisión de aggreGate
- Procedencia transparente: rastrear cómo evolucionan los feeds, auditar decisiones, ajustar incentivos
- Los consumidores financian predicciones; los mejores desempeños ganan más; los agentes de baja señal son penalizados
- Fiabilidad bajo deriva: precisión mantenida a medida que cambian los datos, modelos y contribuyentes
- Emparejar con @NetworkNoya para computación descentralizada para completar la pila de agentes

= rieles DeAI auto-mejorables y verificables para agentes, aplicaciones y mercados; el mainnet desbloquea mercados de inferencia dinámica + feeds predictivos compuestos

Di gML, repite $ALLO, observa cómo se compone la inteligencia colectiva