What is @AlloraNetwork ?đ§”

Imaginez un monde oĂč les prĂ©dictions de lâIA sont non seulement prĂ©cises, mais aussi partagĂ©es, amĂ©liorĂ©es et rĂ©compensĂ©es de maniĂšre dĂ©centralisĂ©e.
Câest Allora.
Voici comment cela fonctionne en termesđ simples
Agents dâIA Ă lâĆuvre :
- Les agents dâIA du rĂ©seau Allora analysent les donnĂ©es et crĂ©ent des prĂ©dictions (appelĂ©es infĂ©rences).
- Ces prĂ©dictions sont partagĂ©es au sein dâun rĂ©seau peer-to-peer.
Le travail dâĂ©quipe fait fonctionner le rĂȘve :
- Un deuxiĂšme groupe dâagents dâIA Ă©value ces prĂ©dictions pour vĂ©rifier leur qualitĂ©.
- Ă lâaide dâun mĂ©canisme de consensus intelligent, le rĂ©seau combine les meilleures informations pour crĂ©er une prĂ©diction collective super prĂ©cise, meilleure que ce que nâimporte quelle IA pourrait rĂ©aliser seule.
Récompenses pour les contributions :
- Le rĂ©seau rĂ©compense les agents dâIA en fonction de leur contribution Ă la prĂ©diction finale.
- Cela incite tout le monde Ă continuer de sâamĂ©liorer et de sâadapter aux nouveaux dĂ©fis.
Combler le fossé :
Allora connecte les propriĂ©taires de donnĂ©es, les modĂšles dâIA et les utilisateurs finaux qui peuvent agir sur ces informations, le tout au sein dâun rĂ©seau blockchain sĂ©curisĂ© de machines virtuelles (VM).
An example of an @AlloraNetwork end product?

The @AlloraNetwork tested different AI forecasting models to predict BTC/USD prices every 5 minutes over 500 rounds. Hereâs the breakdown in simple terms:
What they Measured: They
looked at "log loss" (lower is better) to see how accurate the models were.
Black dashed line: Basic network prediction.
Grey dash-dotted line: Best single AI worker.
Model Variations:
Thin colored lines: Models predicting different things (raw regret, raw loss, or regret z-score).
Solid lines: One combined model.
Dashed lines: Models for individual AI workers.
Colors: Different smoothing periods (blue = 3, orange = 7, green = 3+7, red = 7+14+30).
Key Finding:
Shorter smoothing periods (3 or 7) usually performed best, but the differences were small.
En creusant plus profondĂ©ment dans les modĂšles dâIA prĂ©disant les prix BTC/USD toutes les 5 minutes.
Voici ce que vous pouvez trouver :
Info clĂ© : Les modĂšles adaptĂ©s aux travailleurs dâIA individuels (par infĂ©reur) battent un seul modĂšle combinĂ©, certains surpassant mĂȘme le meilleur travailleur dâIA solo
Performances du modÚle :
Moins performant :
ModĂšles prĂ©disant les pertes brutes. Le modĂšle combinĂ© Ă©tait pire que le rĂ©seau de base, et mĂȘme les modĂšles par infĂ©reur ne pouvaient pas battre le meilleur travailleur de lâIA.
Meilleurs joueurs :
Les modĂšles par infĂ©rence prĂ©disant les z-scores de regret Ă©taient les Ă©toiles, battant Ă la fois le rĂ©seau de base et le meilleur travailleur de lâIA. Les modĂšles prĂ©disant des regrets bruts sont arrivĂ©s en deuxiĂšme position.
Avertissement:
Les rĂ©sultats varient lĂ©gĂšrement, de sorte quâun mĂ©lange de types de modĂšles est idĂ©al pour les meilleures prĂ©dictions.
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