"Не одна модель побеждает рынок, а группа моделей научилась сотрудничать."

Все же @AlloraNetwork не борется за места в рейтингах, она так скромна, что вы даже не можете себе представить, как тот тихий ученик в классе, который учится хорошо.
Итак, @AlloraNetwork делает более низкоуровневые вещи, организуя распределенные модели, как если бы они управляли данными.
Это еще один проект, который настолько скромен, что в это трудно поверить; это не мечты, описанные в белой книге, а реальная работающая сеть.

____🎯____♦️____🪄____🎯____♦️____🪄____

Группа моделей с разными функциями, работающих вместе для принятия решений.

Таким образом, @AlloraNetwork больше интересует, как модели будут сотрудничать.
Как и в случае с распределением данных, распределяйте интеллект, объединяя разрозненные модели в координированную сеть.
Эта система не следует тому "традиционному" плану, описанному в белой книге, а представляет собой "реальную" сетевую архитектуру.

Таким образом, @AlloraNetwork не отвечает за обучение моделей, он больше сосредоточен на том, чтобы разные модели работали вместе, используя сильные стороны каждой модели.
Вы задаете вопрос, и он не спешит отвечать, а собирает группу моделей, чтобы сначала обсудить, устраивает ли это "групповая встреча", кто лучше разбирается в таком вопросе, а затем совместно принимает решение.
Я даже не могу найти слово, чтобы описать этот механизм. Я нашел термин "механизм приоритета содержания" в материалах, что звучит как академический термин, но он действительно продемонстрировал результаты в реальной практике, более стабильные, чем у многих независимых моделей.

____🎯____♦️____🪄____🎯____♦️____🪄____

За три месяца время, вышло 67% годовых, почему это так круто.

Итак, управляемый AI-агент Pauly от @AlloraNetwork участвовал в реальных ставках на Polymarket @Polymarket, включая когда-то самый популярный проект ставок на Polymarket @Polymarket "Американские выборы". Для Allora @AlloraNetwork это не интуитивные решения, принятые наугад, а зависимость от матричных моделей, которые в условиях резких колебаний рынка корректируют оценки в реальном времени, делая более близкий к фактам нейтральный выбор.

Итоговая доходность за последние три месяца составила 13,79%, что в пересчете на годовой доход составляет 67,65%. Этот результат не основан на какой-то одной волшебной модели, а является выводом, к которому пришла вся координационная сеть после многократных доработок.

____🎯____♦️____🪄____🎯____♦️____🪄____

После достижения консенсуса по данным, настало время для интеллектуального консенсуса.

Так что в команде @AlloraNetwork есть немало тех, кто раньше работал с Chainlink
@chainlink людей. Они от агрегированных данных до агрегированных смарт-контрактов.
Мысли тоже очень прямые: вместо того, чтобы сосредотачиваться на себе, лучше позволить группе моделей сформировать «умное консенсусное сообщество», чтобы обеспечить более надежную и контекстуально обоснованную поддержку для AI-агента.

На тестовой сети уже было выполнено 692 миллиона выводов, задействовано 280 тысяч моделей, охвачено 55 тем. Эти данные никогда не были теми моментами, которые рекламировались Allora, а на самом деле они приносят уверенность в их реальное представление на столе.

После запуска основной сети будут выпущены токены, и только тогда можно будет считать, что взаимодействие всего умного рынка действительно начато.

____🎯____♦️____🪄____🎯____♦️____🪄____

Тогда @AlloraNetwork не добавила ускорение AI, а позволила ему научиться молчать, прежде чем послушать, что говорят другие.

Он не выбирает сторону модели и не волнуется о том, кто быстрее, он признает только то, кто прав.
Самые умные суждения никогда не исходят непосредственно от одной модели, а вырабатываются группой моделей.
Allora - это именно то место для нахождения общего языка, а также базовый ритм для всех надёжных ИИ в будущем.