Kaikki sanovat, että "ensemble voittaa yksittäiset mallit", mutta @AlloraNetwork menee pidemmälle: se ennustaa, mitkä mallit voittavat juuri nyt, ja painottaa sekoitusta lennossa. Tämä on reunakontekstitietoinen ennustaminen, joka muuttaa meluisan väkijoukon keskittyneeksi signaaliksi. ---/ ❯ Työntekijät eivät vain julkaise ennusteita; Ne ennustavat myös muiden työntekijöiden tarkkuutta nykyisissä olosuhteissa, nämä vahinkoennusteet ovat ensiluokkaisia syötteitä, jotka tekevät verkon kontekstitietoiseksi ❯ Sitten tulee päättelysynteesi: verkko painottaa kontribuutioita odotetun virheen mukaan ja voi kirjaimellisesti säveltää metaennusteen, kuten 80 % yhdestä mallista + 20 % toisesta, ennen kuin se yhdistetään historialliseen suorituskykyyn aiheen laajuisen tuloksen muodostamiseksi ---/ Miksi tällä on merkitystä: markkinat vaihtavat hallintoa. Viime viikolla murskattu malli voi jäädä tänään jälkeen. Alloran ennustajat alentavat malleja, kun niiden odotettu tappio kasvaa, ja nostavat uuteen järjestelmään sopivia malleja, jotta aggregaatti pysyy terävänä sen sijaan, että se rullaisi vanhentuneilla voittajilla ---/ Nopeat huomiot: ❯ Se on enemmän kuin "oraakkeli", se on mallien markkina, jolla on kannustimia ennustaa sekä tuloksia että vertaissuorituskykyä ❯ Tuloksena on itseään parantava rehu, jonka pitäisi säilyttää reuna pidempään volatiliteettimuutosten aikana. ---/ Kehittäjän näkökulma: kehitä kevyt ennustaja, joka oppii vertaisvirhemallit yksittäisestä aiheesta, ja ohjaa nämä tappioennusteet työntekijäsi pieneen nostoon, ylisuureen painoon, jos olet oikeassa Seuraan, kuinka tämä synteesi kestää pääverkon kannustimien ja suuremman suorituskyvyn alla. Jos testaat ennustajia Allora-aiheista, näytä minulle asetuksesi, jaan omani ja voimme vertailla.