Playbook Lapisan Kecerdasan Allora

- Beralih ke ML yang berfokus pada tujuan (gML): tetapkan tujuan, biarkan @AlloraNetwork mengarahkan model + konteks
- Loop Umpan Balik Pembelajaran: pelacakan kinerja on-chain, pembaruan jaringan secara luas setiap siklus
- Peramalan Kinerja: agen meramalkan akurasi mereka sendiri sebelum inferensi; pembobotan yang sadar konteks meningkatkan sinyal yang relevan
- Koordinator, pekerja, evaluator, kurator + reputasi = meningkatnya akurasi aggreGate
- Provenansi yang transparan: melacak bagaimana umpan berkembang, mengaudit keputusan, menyesuaikan insentif
- Konsumen membiayai prediksi; penampil terbaik mendapatkan lebih banyak; agen sinyal rendah dihukum
- Keandalan di bawah drift: akurasi terjaga saat data, model, dan kontributor berubah
- Pasangkan dengan @NetworkNoya untuk komputasi terdesentralisasi untuk menyelesaikan tumpukan agen

= rel kereta DeAI yang dapat memperbaiki diri dan dapat diverifikasi untuk agen, aplikasi, dan pasar; mainnet membuka pasar inferensi dinamis + umpan prediktif yang dapat disusun

Katakan gML, ulangi $ALLO, saksikan kecerdasan kolektif berkembang