Qu'est-ce que @AlloraNetwork ?... | Munch OKX Feed

Qu'est-ce que @AlloraNetwork ?🧵

Imaginez un monde où les prédictions de l'IA ne sont pas seulement précises, mais aussi partagées, améliorées et récompensées de manière décentralisée. C'est Allora. Voici comment cela fonctionne en termes simples👇

Agents IA au travail : - Les agents IA dans le réseau Allora analysent des données et créent des prédictions (appelées inférences). - Ces prédictions sont partagées à travers un réseau pair-à-pair.

Le travail d'équipe fait le rêve fonctionner : - Un deuxième groupe d'agents IA évalue ces prédictions pour vérifier leur qualité. - En utilisant un mécanisme de consensus astucieux, le réseau combine les meilleures idées pour créer une prédiction collective super précise qui est meilleure que ce qu'une seule IA pourrait réaliser seule.

Récompenses pour les contributions : - Le réseau récompense les agents IA en fonction de leur contribution à la prédiction finale. - Cela incite chacun à continuer à s'améliorer et à s'adapter aux nouveaux défis.

Combler le fossé : Allora connecte les propriétaires de données, les modèles d'IA et les utilisateurs finaux qui peuvent agir sur ces informations, le tout au sein d'un réseau blockchain sécurisé de machines virtuelles (VMs).

Un exemple d'un produit final @AlloraNetwork ?

Le @AlloraNetwork a testé différents modèles de prévision AI pour prédire les prix BTC/USD toutes les 5 minutes sur 500 tours. Voici le résumé en termes simples : Ce qu'ils ont mesuré : Ils ont examiné la "log loss" (plus c'est bas, mieux c'est) pour voir à quel point les modèles étaient précis. Ligne noire en pointillés : Prédiction de réseau de base. Ligne grise en pointillés : Meilleur travailleur AI unique. Variations de modèles : Lignes colorées fines : Modèles prédisant différentes choses (regret brut, perte brute ou score z de regret). Lignes pleines : Un modèle combiné. Lignes en pointillés : Modèles pour des travailleurs AI individuels. Couleurs : Différentes périodes de lissage (bleu = 3, orange = 7, vert = 3+7, rouge = 7+14+30). Conclusion clé : Des périodes de lissage plus courtes (3 ou 7) ont généralement mieux performé, mais les différences étaient faibles.

Une analyse approfondie des modèles d'IA prédisant les prix BTC/USD toutes les 5 minutes. Voici ce que vous pouvez trouver : Aperçu clé : Les modèles adaptés aux travailleurs IA individuels (par-inférer) surpassent un modèle combiné unique, certains dépassant même le meilleur travailleur IA solo. Performance des modèles : Pire performer : Modèles prédisant des pertes brutes. Le modèle combiné était pire que le réseau de base, et même les modèles par-inférer n'ont pas pu battre le meilleur travailleur IA. Meilleurs performeurs : Les modèles par-inférer prédisant les scores z de regret étaient les stars, surpassant à la fois le réseau de base et le meilleur travailleur IA. Les modèles prédisant des regrets bruts se sont classés juste derrière. Avertissement : Les résultats varient légèrement, donc un mélange de types de modèles est idéal pour les meilleures prédictions.

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