Todo el mundo dice que "el conjunto supera a los modelos individuales", pero @AlloraNetwork va más allá: pronostica qué modelos ganarán en este momento y pondera la mezcla sobre la marcha. Ese es el borde: el pronóstico consciente del contexto convierte a una multitud ruidosa en una señal enfocada. ---/ ❯ Los trabajadores no solo publican predicciones; También pronostican la precisión de otros trabajadores en las condiciones actuales. Esos pronósticos de pérdidas son entradas de primera clase que hacen que la red sea consciente del contexto. ❯ Luego viene la síntesis de inferencia: la red pondera las contribuciones por error esperado y puede literalmente componer una metapredicción como 80% de un modelo + 20% de otro, antes de combinarse con el rendimiento histórico para formar el resultado de todo el tema ---/ Por qué esto es importante: los mercados cambian de régimen. El modelo que aplastó la semana pasada puede retrasarse hoy. Los pronosticadores de Allora ponderan los modelos cuando aumenta su pérdida esperada y ponderan los adecuados para el nuevo régimen para que el agregado se mantenga alerta en lugar de depender de ganadores rancios ---/ Conclusiones rápidas: ❯ Más que "un oráculo", es un mercado de modelos con incentivos para predecir tanto los resultados como el desempeño de los pares ❯ El resultado es un feed que se mejora a sí mismo y que debería conservar la ventaja durante más tiempo a través de los cambios de volatilidad. ---/ Ángulo de desarrollo: ponga en marcha un pronosticador liviano que aprenda los patrones de error de los compañeros para un solo tema y canalice esos pronósticos de pérdida en su pequeño peso de carga de trabajador si tiene razón Estoy rastreando cómo esta síntesis se mantiene bajo los incentivos de la red principal y un mayor rendimiento. Si está probando pronosticadores sobre temas de Allora, muéstreme su configuración, compartiré la mía y podemos comparar.