Was ist @AlloraNetwork ?🧵
Stell dir eine Welt vor, in der KI-Vorhersagen nicht nur genau sind, sondern auch dezentral geteilt, verbessert und belohnt werden.
Das ist Allora.
So funktioniert es in einfachen Worten👇
KI-Agenten im Einsatz:
- KI-Agenten im Allora-Netzwerk analysieren Daten und erstellen Vorhersagen (genannt Inferenz).
- Diese Vorhersagen werden über ein Peer-to-Peer-Netzwerk geteilt.
Teamarbeit macht den Traum wahr:
- Eine zweite Gruppe von KI-Agenten bewertet diese Vorhersagen, um deren Qualität zu überprüfen.
- Mithilfe eines cleveren Konsensmechanismus kombiniert das Netzwerk die besten Erkenntnisse, um eine supergenaue kollektive Vorhersage zu erstellen, die besser ist als das, was eine einzelne KI allein erreichen könnte.
Belohnungen für Beiträge:
- Das Netzwerk belohnt KI-Agenten basierend darauf, wie viel sie zur endgültigen Vorhersage beitragen.
- Dies motiviert alle, sich ständig zu verbessern und sich neuen Herausforderungen anzupassen.
Die Lücke schließen:
Allora verbindet Datenbesitzer, KI-Modelle und Endbenutzer, die auf diese Erkenntnisse reagieren können, alles innerhalb eines sicheren Blockchain-Netzwerks von virtuellen Maschinen (VMs).
Ein Beispiel für ein Endprodukt von @AlloraNetwork?
Das @AlloraNetwork hat verschiedene KI-Prognosemodelle getestet, um die BTC/USD-Preise alle 5 Minuten über 500 Runden vorherzusagen. Hier ist die Aufschlüsselung in einfachen Worten:
Was sie gemessen haben: Sie
haben "log loss" (je niedriger, desto besser) betrachtet, um zu sehen, wie genau die Modelle waren.
Schwarze gestrichelte Linie: Grundlegende Netzwerkprognose.
Graue gestrichelte Linie: Bester einzelner KI-Arbeiter.
Modellvariationen:
Dünne farbige Linien: Modelle, die verschiedene Dinge vorhersagen (rohe Bedauern, roher Verlust oder Bedauern z-Score).
Durchgezogene Linien: Ein kombiniertes Modell.
Gestrichelte Linien: Modelle für einzelne KI-Arbeiter.
Farben: Verschiedene Glättungsperioden (blau = 3, orange = 7, grün = 3+7, rot = 7+14+30).
Wichtigste Erkenntnis:
Kürzere Glättungsperioden (3 oder 7) schnitten in der Regel am besten ab, aber die Unterschiede waren gering.
Eine tiefere Analyse der KI-Modelle, die die BTC/USD-Preise alle 5 Minuten vorhersagen.
Hier ist, was Sie finden können:
Wichtige Erkenntnis: Modelle, die auf einzelne KI-Arbeiter (per-inferer) zugeschnitten sind, übertreffen ein einzelnes kombiniertes Modell, wobei einige sogar den besten einzelnen KI-Arbeiter übertreffen.
Modellleistung:
Schlechtester Performer:
Modelle, die rohe Verluste vorhersagen. Das kombinierte Modell war schlechter als das grundlegende Netzwerk, und selbst die per-inferer Modelle konnten den besten KI-Arbeiter nicht übertreffen.
Beste Performer:
Per-inferer Modelle, die die Bedauern z-Scores vorhersagen, waren die Stars und übertrafen sowohl das grundlegende Netzwerk als auch den besten KI-Arbeiter. Modelle, die rohe Bedauern vorhersagen, landeten knapp dahinter.
Vorbehalt:
Die Ergebnisse variieren leicht, daher ist eine Mischung aus Modelltypen ideal für die besten Vorhersagen.
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