« Ce n'est pas un modèle qui surpasse le marché, mais un ensemble de modèles qui apprennent à collaborer. »
Alors @AlloraNetwork ne se bat pas pour le classement, elle est si discrète que tu ne peux pas imaginer, comme cet élève dans la classe qui est bon en étude, mais qui reste silencieux. Alors @AlloraNetwork fait des choses plus fondamentales, en organisant les modèles décentralisés, comme on gère les données. C'est encore un projet d'une discrétion incroyable, ce n'est pas une vision écrite dans un livre blanc, mais un réseau qui fonctionne réellement.
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Un groupe de modèles, avec des rôles différents, qui prennent des décisions ensemble.
Alors @AlloraNetwork s'intéresse davantage à la manière dont les modèles collaborent. Organiser l'intelligence comme on organise les données de planification, en transformant des modèles dispersés en un réseau coordonné. Ce système ne suit pas la planification "rigide" du livre blanc, mais plutôt une architecture réseau "réellement mise en œuvre".
Alors @AlloraNetwork ne s'occupe pas de l'entraînement des modèles, il se concentre plutôt sur la coordination des différents modèles pour tirer parti des forces de chacun. Vous posez une question, il ne répond pas tout de suite, mais rassemble d'abord un groupe de modèles pour en discuter, tenant une "réunion de groupe" pour voir qui est le plus familier avec ce type de question, puis décide ensemble d'un résultat. Je ne trouve même pas de mot pour décrire ce mécanisme, j'ai trouvé dans les documents le terme "mécanisme axé sur le contenu", qui semble être un terme académique, mais il a en effet produit des résultats dans la pratique, plus stables que ceux de nombreux modèles indépendants.
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En trois mois, un rendement annualisé de 67 %, pourquoi est-ce si impressionnant.
Alors, l'IA intelligente Pauly, propulsée par @AlloraNetwork, a participé à des paris réels sur Polymarket @Polymarket, y compris le projet de pari le plus populaire de Polymarket @Polymarket, "Les élections américaines". Pour Allora @AlloraNetwork, il ne s'agit pas de décider sur un coup de tête, mais de s'appuyer sur des matrices de modèles pour corriger en temps réel les jugements lors de fortes fluctuations du marché, afin de faire des choix neutres plus proches de la réalité.
Le rendement des trois derniers mois est de 13,79 %, ce qui équivaut à un annualisé de 67,65 %. Ce résultat ne repose pas sur un modèle magique, mais sur une conclusion élaborée par un réseau de coordination ayant été affiné à plusieurs reprises.
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Après le consensus des données, il est temps pour le consensus intelligent de prendre place à la table.
Alors @AlloraNetwork, il y a beaucoup de personnes dans l'équipe qui ont déjà travaillé sur Chainlink. @chainlink des gens. Ils sont passés de l'agrégation de données à l'agrégation intelligente. L'idée est également très directe : plutôt que de rester centrés sur nous-mêmes, formons un "groupe de consensus intelligent" pour que les agents IA bénéficient d'un soutien décisionnel plus solide et plus contextuellement pertinent.
Le réseau de test a déjà effectué 692 millions d'inférences, mobilisant 280 000 modèles et couvrant 55 sujets. Ces données n'ont jamais été le point de promotion d'Allora, mais sont réellement le fondement qui les met sur la table.
Le lancement du jeton aura lieu après le déploiement de la chaîne principale, et l'interconnexion de l'ensemble du marché intelligent sera alors véritablement amorcée.
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Alors @AlloraNetwork n'a pas accéléré l'IA, mais lui a appris à se taire et à écouter d'abord ce que les autres ont à dire.
Il ne privilégie pas la position des modèles et ne se soucie pas de qui court vite, il ne reconnaît que celui qui dit vrai. Les jugements les plus intelligents ne proviennent jamais d'un modèle seul, mais d'un ensemble de modèles qui ont été "affinés". Allora est le lieu de la mise au point, c'est aussi le rythme de base de toute l'intelligence artificielle fiable à l'avenir.
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« Ce n'est pas un modèle qui surpasse le marché, mais un ensemble de modèles qui apprennent à collaborer. »
Alors @AlloraNetwork ne se bat pas pour le classement, elle est si discrète que tu ne peux pas imaginer, comme cet élève dans la classe qui est bon en étude, mais qui reste silencieux.
Alors @AlloraNetwork fait des choses plus fondamentales, en organisant les modèles décentralisés, comme on gère les données.
C'est encore un projet d'une discrétion incroyable, ce n'est pas une vision écrite dans un livre blanc, mais un réseau qui fonctionne réellement.
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Un groupe de modèles, avec des rôles différents, qui prennent des décisions ensemble.
Alors @AlloraNetwork s'intéresse davantage à la manière dont les modèles collaborent.
Organiser l'intelligence comme on organise les données de planification, en transformant des modèles dispersés en un réseau coordonné.
Ce système ne suit pas la planification "rigide" du livre blanc, mais plutôt une architecture réseau "réellement mise en œuvre".
Alors @AlloraNetwork ne s'occupe pas de l'entraînement des modèles, il se concentre plutôt sur la coordination des différents modèles pour tirer parti des forces de chacun.
Vous posez une question, il ne répond pas tout de suite, mais rassemble d'abord un groupe de modèles pour en discuter, tenant une "réunion de groupe" pour voir qui est le plus familier avec ce type de question, puis décide ensemble d'un résultat.
Je ne trouve même pas de mot pour décrire ce mécanisme, j'ai trouvé dans les documents le terme "mécanisme axé sur le contenu", qui semble être un terme académique, mais il a en effet produit des résultats dans la pratique, plus stables que ceux de nombreux modèles indépendants.
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En trois mois, un rendement annualisé de 67 %, pourquoi est-ce si impressionnant.
Alors, l'IA intelligente Pauly, propulsée par @AlloraNetwork, a participé à des paris réels sur Polymarket @Polymarket, y compris le projet de pari le plus populaire de Polymarket @Polymarket, "Les élections américaines". Pour Allora @AlloraNetwork, il ne s'agit pas de décider sur un coup de tête, mais de s'appuyer sur des matrices de modèles pour corriger en temps réel les jugements lors de fortes fluctuations du marché, afin de faire des choix neutres plus proches de la réalité.
Le rendement des trois derniers mois est de 13,79 %, ce qui équivaut à un annualisé de 67,65 %. Ce résultat ne repose pas sur un modèle magique, mais sur une conclusion élaborée par un réseau de coordination ayant été affiné à plusieurs reprises.
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Après le consensus des données, il est temps pour le consensus intelligent de prendre place à la table.
Alors @AlloraNetwork, il y a beaucoup de personnes dans l'équipe qui ont déjà travaillé sur Chainlink.
@chainlink des gens. Ils sont passés de l'agrégation de données à l'agrégation intelligente.
L'idée est également très directe : plutôt que de rester centrés sur nous-mêmes, formons un "groupe de consensus intelligent" pour que les agents IA bénéficient d'un soutien décisionnel plus solide et plus contextuellement pertinent.
Le réseau de test a déjà effectué 692 millions d'inférences, mobilisant 280 000 modèles et couvrant 55 sujets. Ces données n'ont jamais été le point de promotion d'Allora, mais sont réellement le fondement qui les met sur la table.
Le lancement du jeton aura lieu après le déploiement de la chaîne principale, et l'interconnexion de l'ensemble du marché intelligent sera alors véritablement amorcée.
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Alors @AlloraNetwork n'a pas accéléré l'IA, mais lui a appris à se taire et à écouter d'abord ce que les autres ont à dire.
Il ne privilégie pas la position des modèles et ne se soucie pas de qui court vite, il ne reconnaît que celui qui dit vrai.
Les jugements les plus intelligents ne proviennent jamais d'un modèle seul, mais d'un ensemble de modèles qui ont été "affinés".
Allora est le lieu de la mise au point, c'est aussi le rythme de base de toute l'intelligence artificielle fiable à l'avenir.