"Não é um modelo que vence o mercado, mas sim um grupo de modelos que aprendeu a cooperar."

Então @AlloraNetwork não está competindo por posições no ranking, é tão discreto que você não consegue imaginar, como aquele estudante que estuda bem, mas que permanece em silêncio na turma.
Então, o que @AlloraNetwork faz é mais fundamental, organizando modelos descentralizados, como se estivesse a agendar dados para agendar inteligência.
Este é mais um projeto incrivelmente discreto, não é uma fantasia escrita no white paper, mas uma rede que realmente está em funcionamento.

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Um grupo de modelos, com diferentes funções, fazendo julgamentos juntos.

Então @AlloraNetwork está mais preocupado com como os modelos colaboram.
Organizar a inteligência como dados de agendamento, formando uma rede coordenada a partir de modelos dispersos.
Este sistema não segue o planejamento "rigoroso" descrito no white paper, mas sim a arquitetura de rede "realmente implementada".

Allora @AlloraNetwork não é responsável pelo treinamento de modelos, mas se concentra em fazer com que diferentes modelos trabalhem juntos, aproveitando os pontos fortes de cada modelo.
Você faz uma pergunta, ele não responde de imediato, mas reúne um grupo de modelos para discutir, realiza uma "reunião em grupo", para ver quem está mais familiarizado com esse tipo de pergunta, e então decide um resultado em conjunto.
Eu nem consigo encontrar uma palavra para descrever esse mecanismo, encontrei nos dados "mecanismo de prioridade de conteúdo", que soa como um termo acadêmico, mas realmente já produziu resultados em operações reais, sendo mais estável do que muitos modelos independentes.

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Em três meses, atingimos uma rentabilidade anualizada de 67%, por que é tão impressionante.

Então, o agente inteligente AI Pauly, impulsionado pela @AlloraNetwork, participou de apostas reais na Polymarket @Polymarket, incluindo o projeto de apostas mais popular da Polymarket @Polymarket, "Eleições nos EUA". Para a Allora @AlloraNetwork, não se trata de decidir com base na intuição, mas sim de depender de matrizes de modelos para corrigir em tempo real os julgamentos durante grandes oscilações de mercado, fazendo escolhas neutras que se aproximam mais da realidade.

Nos últimos três meses, o rendimento foi de 13,79%, equivalente a uma anualização de 67,65%. Este resultado não depende de um único modelo mágico, mas sim de uma conclusão elaborada através de um inteiro rede coordenada que passou por repetidos ajustes.

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Depois do consenso de dados, é a vez do consenso inteligente entrar em cena.

Então @AlloraNetwork a equipe tem vários que já trabalharam com Chainlink
@chainlink das pessoas. Eles passaram de dados agregados para agora agregar inteligência.
A ideia é bastante direta: em vez de cada um ser o centro, é melhor que o grupo de modelos forme um "grupo de consenso inteligente", proporcionando ao Agente de IA um suporte de julgamento mais seguro e com maior sensibilidade ao contexto.

Na rede de testes, já foram realizadas 692 milhões de inferências, mobilizando 280 mil modelos e cobrindo 55 temas. Esses dados nunca foram o foco da promoção da Allora, mas sim a confiança real de os trazer à mesa.

Após o lançamento da mainnet, os tokens serão emitidos, e a interconexão de todo o mercado inteligente será realmente iniciada.

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Então @AlloraNetwork não acelerou a IA, mas ensinou-a a ouvir os outros antes de aprender a ficar em silêncio.

Não escolhe o lado do modelo, não se importa com quem corre mais rápido, apenas reconhece quem está certo.
As julgamentos mais inteligentes nunca vêm diretamente de um único modelo, mas sim de um grupo de modelos que são "lapidados".
Allora é o espaço de afinação, e também o ritmo subjacente de toda a IA confiável no futuro.