每個人都說「集成模型優於單一模型」，但 @AlloraNetwork 更進一步：它即時預測哪些模型會獲勝，並動態調整權重。 這就是上下文感知預測將嘈雜的人群轉變為聚焦信號的優勢。 ---/ ❯ 工作人員不僅僅是發佈預測；他們還預測其他工作人員在當前條件下的準確性，這些損失預測是使網絡具備上下文感知的第一級輸入。 ❯ 接下來是推理合成：網絡根據預期誤差加權貢獻，並且可以字面上組合出一個元預測，例如 80% 來自一個模型 + 20% 來自另一個模型，然後再與歷史表現結合形成主題範圍的結果。 ---/ 為什麼這很重要：市場會轉變。上週表現優異的模型今天可能會落後。Allora 的預測者在預期損失上升時會降低模型的權重，並提高適合新環境的模型的權重，這樣總體表現保持敏銳，而不是依賴過時的贏家。 ---/ 快速要點： ❯ 不僅僅是「一個神諭」，而是一個擁有預測結果和同行表現激勵的模型市場。 ❯ 結果是一個自我改進的反饋，應該能在波動性變化中保持優勢更長時間。 ---/ 開發者角度：啟動一個輕量級的預測器，學習單一主題的同行誤差模式，並將這些損失預測輸入到你的工作者中，若你正確，則小的提升會帶來超大的權重。 我正在追蹤這種合成在主網激勵和更高吞吐量下的表現。如果你在 Allora 主題上測試預測者，告訴我你的設置，我會分享我的，我們可以進行基準測試。