Playbook шару інтелекту Allora



- Перехід до цілеспрямованого ML (gML): встановіть цілі, дозволіть @AlloraNetwork маршрутизувати моделі + контексти
- Зворотній зв'язок про навчання: трекінг продуктивності в ланцюгу, оновлення по всій мережі в кожному циклі
- Прогнозування продуктивності: агенти прогнозують свою точність перед інференцією; контекстуально-обізнаний вага підвищує релевантні сигнали
- Координатори, працівники, оцінювачі, куратори + репутація = зростаюча точність aggreGate
- Прозора походження: відстежуйте, як розвиваються дані, перевіряйте рішення, налаштовуйте стимули
- Споживачі фінансують прогнози; найкращі виконавці заробляють більше; агенти з низьким сигналом отримують штраф.
- Надійність при зсуві: точність зберігається, коли дані, моделі та учасники змінюються
- Пара з @NetworkNoya для децентралізованих обчислень для завершення стеку агентів

= самовдосконалюючі, перевіряємі DeAI рейки для агентів, додатків та ринків; основна мережа відкриває динамічні ринкові інференції + композовані прогностичні потоки

Скажіть gML, повторіть $ALLO, спостерігайте, як колективний інтелект компонується
RWA4.26%
Переглянути оригінал
post-image
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
  • Нагородити
  • Прокоментувати
  • Репост
  • Поділіться
Прокоментувати
0/400
Немає коментарів
  • Закріпити