Allora Intelligence Layer Oyun Kitabı

- Hedef odaklı ML (gML)'e geçin: hedefler belirleyin, @AlloraNetwork'ün modelleri ve bağlamları yönlendirmesine izin verin.
- Öğrenme Geri Bildirim Döngüsü: zincir üzerindeki performans takibi, her döngüde ağ genelinde güncellemeler
- Performans Tahmini: ajanlar kendi doğruluklarını çıkarım öncesinde tahmin eder; bağlama duyarlı ağırlıklandırma ilgili sinyalleri artırır
- Koordinatörler, çalışanlar, değerlendiriciler, küratörler + itibar = artan aggreGate doğruluğu
- Şeffaf köken: beslemelerin nasıl evrildiğini izleyin, kararları denetleyin, teşvikleri ayarlayın
- Tüketiciler tahminleri finanse eder; en iyi performans gösterenler daha fazla kazanır; düşük sinyal ajanlar ceza alır.
- Kayma altında güvenilirlik: veri, modeller ve katkıda bulunanlar değiştikçe doğruluk korunur
- Ajans yığını tamamlamak için merkeziyetsiz hesaplama için @NetworkNoya ile eşleştir.

= kendini geliştiren, doğrulanabilir DeAI rayları ajanlar, uygulamalar ve pazarlar için; ana ağ dinamik çıkarım pazarlarını + bileşen olarak kullanılabilir tahmin akışlarını açar

gML de, $ALLO'yu tekrarla, kolektif zekanın birleşimini izle