Allora智能层玩法手册



- 转向以目标为导向的 ML (gML):设定目标,让 @AlloraNetwork 路由模型 + 上下文
- 学习反馈循环:链上性能跟踪,网络每个周期的更新
- 性能预测:代理在推理之前预测自己的准确性;上下文感知加权增强相关信号
- 协调员、工人、评估者、策展人 + 声誉 = 提高 aggreGate 准确性
- 透明的来源:追踪信息如何演变,审计决策,调整激励措施
- 消费者资助预测;表现最佳者赚取更多;低信号代理受到惩罚
- 漂移下的可靠性:随着数据、模型和贡献者的变化,保持准确性
- 与 @NetworkNoya 配对以实现去中心化计算,以完成代理堆栈

= 自我改进、可验证的 DeAI 代理、应用和市场的基础设施;主网解锁动态推断市场 + 可组合的预测数据源

说gML,重复$ALLO,看集体智慧复合
RWA4.26%
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