¿Qué es @AlloraNetwork? 🧵
Imagine un mundo en el que las predicciones de la IA no solo sean precisas, sino que también se compartan, mejoren y recompense de forma descentralizada.
Eso es Allora.
Así es como funciona en términos👇 simples
Agentes de IA en el trabajo:
- Los agentes de IA de la red Allora analizan los 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 mecanismo de consenso inteligente, la red combina los mejores conocimientos para crear una predicción colectiva súper precisa que es mejor de lo que cualquier IA 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, los modelos de IA y los usuarios finales que pueden actuar en función de estos conocimientos, todo dentro de una red blockchain segura de máquinas virtuales (VM).
¿Un ejemplo de un producto final @AlloraNetwork?
El @AlloraNetwork probó diferentes modelos de pronóstico de IA para predecir los precios del par BTC/USD cada 5 minutos durante 500 rondas. Aquí está el desglose en términos simples:
Lo que midieron:
Observamos la "pérdida de registro" (cuanto más bajo, mejor) para ver qué tan precisos eran los modelos.
Línea discontinua negra: Predicción básica de la red.
Línea de puntos grises discontinuas: Mejor trabajador de IA individual.
Variaciones del modelo:
Líneas finas de colores: Modelos que predicen cosas diferentes (arrepentimiento bruto, pérdida bruta o puntuación z de arrepentimiento).
Líneas continuas: Un modelo combinado.
Líneas discontinuas: Modelos para trabajadores individuales de IA.
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 funcionaron mejor, pero las diferencias fueron pequeñas.
Profundizando en los modelos de IA que predicen los precios del par BTC/USD cada 5 minutos.
Esto es lo que puedes encontrar:
Información clave: Los modelos adaptados a los trabajadores de IA individuales (por inferencia) superan a un único modelo combinado, y algunos incluso superan al mejor trabajador de IA en solitario
Rendimiento del modelo:
Peor desempeño:
Modelos que predicen pérdidas brutas. El modelo combinado era peor que la red básica, e incluso los modelos por inferencia no podían vencer al mejor trabajador de IA.
Mejores resultados:
Los modelos por inferencia que predecían las puntuaciones z de arrepentimiento fueron las estrellas, superando tanto a la red básica como al mejor trabajador de IA. Los modelos que predicen arrepentimientos crudos quedaron en segundo lugar.
Advertencia:
Los resultados varían ligeramente, por lo que una combinación de tipos de modelos es ideal para obtener las mejores predicciones.
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