Allora智能層玩法手冊



- 轉向以目標爲導向的 ML (gML):設定目標,讓 @AlloraNetwork 路由模型 + 上下文
- 學習反饋循環:鏈上性能跟蹤,網路每個週期的更新
- 性能預測:代理在推理之前預測自己的準確性;上下文感知加權增強相關信號
- 協調員、工人、評估者、策展人 + 聲譽 = 提高 aggreGate 準確性
- 透明的來源:追蹤信息如何演變,審計決策,調整激勵措施
- 消費者資助預測;表現最佳者賺取更多;低信號代理受到懲罰
- 漂移下的可靠性:隨着數據、模型和貢獻者的變化,保持準確性
- 與 @NetworkNoya 配對以實現去中心化計算,以完成代理堆棧

= 自我改進、可驗證的 DeAI 代理、應用和市場的基礎設施;主網解鎖動態推斷市場 + 可組合的預測數據源

說gML,重復$ALLO,看集體智慧復合
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