What is @AlloraNetwork ?🧵
Bayangkan dunia di mana prediksi AI tidak hanya akurat tetapi juga dibagikan, ditingkatkan, dan dihargai dengan cara yang terdesentralisasi.
Itu Allora.
Begini cara kerjanya secara sederhana👇
Agen AI di Tempat Kerja:
- Agen AI di Jaringan Allora menganalisis data dan membuat prediksi (disebut inferensi).
- Prediksi ini dibagikan di seluruh jaringan peer-to-peer.
Kerja Tim Membuat Impian Berhasil:
- Kelompok agen AI kedua mengevaluasi prediksi ini untuk memeriksa kualitasnya.
- Menggunakan mekanisme konsensus yang cerdas, jaringan menggabungkan wawasan terbaik untuk menciptakan prediksi kolektif super akurat yang lebih baik daripada yang dapat dicapai oleh AI tunggal sendiri.
Hadiah untuk Kontribusi:
- Jaringan memberi penghargaan kepada agen AI berdasarkan seberapa banyak mereka berkontribusi pada prediksi akhir.
- Ini memberi insentif kepada semua orang untuk terus meningkatkan dan beradaptasi dengan tantangan baru.
Menjembatani Kesenjangan :
Allora menghubungkan pemilik data, model AI, dan pengguna akhir yang dapat bertindak berdasarkan wawasan ini, semuanya dalam jaringan blockchain mesin virtual (VM) yang aman.
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. Here’s 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.
Menggali lebih dalam ke dalam model AI yang memprediksi harga BTC/USD setiap 5 menit.
Inilah yang dapat Anda temukan:
Wawasan Utama: Model yang disesuaikan dengan pekerja AI individu (per inferer) mengalahkan satu model gabungan, dengan beberapa bahkan mengungguli pekerja AI solo terbaik
Kinerja Model:
Berkinerja Terburuk:
Model yang memprediksi kerugian mentah. Model gabungan lebih buruk daripada jaringan dasar, dan bahkan model per-infer tidak dapat mengalahkan pekerja AI teratas.
Pemain Terbaik:
Model per infer yang memprediksi skor z penyesalan adalah bintangnya, mengalahkan jaringan dasar dan pekerja AI terbaik. Model yang memprediksi penyesalan mentah berada di urutan kedua.
Peringatan:
Hasilnya sedikit bervariasi, jadi campuran jenis model sangat ideal untuk prediksi terbaik.
2,5 rb
27
Konten pada halaman ini disediakan oleh pihak ketiga. Kecuali dinyatakan lain, OKX bukanlah penulis artikel yang dikutip dan tidak mengklaim hak cipta atas materi tersebut. Konten ini disediakan hanya untuk tujuan informasi dan tidak mewakili pandangan OKX. Konten ini tidak dimaksudkan sebagai dukungan dalam bentuk apa pun dan tidak dapat dianggap sebagai nasihat investasi atau ajakan untuk membeli atau menjual aset digital. Sejauh AI generatif digunakan untuk menyediakan ringkasan atau informasi lainnya, konten yang dihasilkan AI mungkin tidak akurat atau tidak konsisten. Silakan baca artikel yang terkait untuk informasi lebih lanjut. OKX tidak bertanggung jawab atas konten yang dihosting di situs pihak ketiga. Kepemilikan aset digital, termasuk stablecoin dan NFT, melibatkan risiko tinggi dan dapat berfluktuasi secara signifikan. Anda perlu mempertimbangkan dengan hati-hati apakah trading atau menyimpan aset digital sesuai untuk Anda dengan mempertimbangkan kondisi keuangan Anda.