¿Qué es @AlloraNetwork?🧵
Imagina un mundo donde las predicciones de IA no solo son precisas, sino que también se comparten, mejoran y se recompensan de manera descentralizada.
Eso es Allora.
Así es como funciona en términos simples👇
Agentes de IA en acción:
- Los agentes de IA en la red Allora analizan datos y crean predicciones (llamadas inferencias).
- Estas predicciones se comparten a través de una red peer-to-peer.
El trabajo en equipo hace que el sueño funcione:
- Un segundo grupo de agentes de IA evalúa estas predicciones para comprobar su calidad.
- Utilizando un ingenioso mecanismo de consenso, la red combina las mejores ideas para crear una predicción colectiva superprecisa que es mejor que cualquier IA individual podría lograr por sí sola.
Recompensas por Contribuciones:
- La red recompensa a los agentes de IA en función de cuánto contribuyen a la predicción final.
- Esto incentiva a todos a seguir mejorando y adaptándose a nuevos desafíos.
Cerrando la Brecha:
Allora conecta a los propietarios de datos, modelos de IA y usuarios finales que pueden actuar sobre estos conocimientos, todo dentro de una red blockchain segura de máquinas virtuales (VMs).
¿Un ejemplo de un producto final de @AlloraNetwork?
La @AlloraNetwork probó diferentes modelos de pronóstico de IA para predecir los precios de BTC/USD cada 5 minutos durante 500 rondas. Aquí está el desglose en términos simples:
Lo que midieron: Ellos
miraron la "pérdida logarítmica" (cuanto más baja, mejor) para ver cuán precisos eran los modelos.
Línea negra discontinua: Predicción básica de la red.
Línea gris a rayas: Mejor trabajador de IA individual.
Variaciones de modelos:
Líneas delgadas de colores: Modelos que predicen diferentes cosas (regret bruto, pérdida bruta o puntuación z de regret).
Líneas sólidas: Un modelo combinado.
Líneas discontinuas: Modelos para trabajadores de IA individuales.
Colores: Diferentes períodos de suavizado (azul = 3, naranja = 7, verde = 3+7, rojo = 7+14+30).
Hallazgo clave:
Los períodos de suavizado más cortos (3 o 7) generalmente tuvieron un mejor rendimiento, pero las diferencias fueron pequeñas.
Profundizando en los modelos de IA que predicen los precios de BTC/USD cada 5 minutos.
Esto es lo que puedes encontrar:
Perspectiva clave: Los modelos adaptados a trabajadores de IA individuales (por inferencia) superan a un modelo combinado único, con algunos incluso superando al mejor trabajador de IA en solitario.
Rendimiento del modelo:
Peor rendimiento:
Modelos que predicen pérdidas brutas. El modelo combinado fue peor que la red básica, e incluso los modelos por inferencia no pudieron superar al mejor trabajador de IA.
Mejores rendimientos:
Los modelos por inferencia que predicen los puntajes z de arrepentimiento fueron las estrellas, superando tanto a la red básica como al mejor trabajador de IA. Los modelos que predicen arrepentimientos brutos quedaron en un cercano segundo lugar.
Advertencia:
Los resultados varían ligeramente, por lo que una mezcla de tipos de modelos es ideal para las mejores predicciones.
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