Useimmat tekoälyverkot reagoivat vasta, kun suorituskyky heikkenee. He luottavat aiempiin tietoihin ja mukautuvat liian hitaasti. @AlloraNetwork äskettäin julkistettu suorituskykyennuste, joka ennustaa, kuinka kukin malli toimii ennen tulosteiden yhdistämistä, mikä tekee tekoälystä ennakoivan reaktiivisen sijaan. Ja tämä saattaa pelastaa monet markkinatoimijat mustasta joutsenesta, kuten tapahtui viime viikolla. Selitetään se termein, jotka ymmärrät 📚 — — — ► Miksi se on tärkeää? Allora hyödyntää suorituskyvyn ennustamista erottaakseen tehokkaimmat mallit eri tilanteisiin. Tämä strategia siirtää tekoälyn pelkästä historiatietoihin vastaamisesta aktiiviseen tarkkuuden ennustamiseen ennen ennusteiden integrointia. Määrittämällä painot odotetun suorituskyvyn perusteella järjestelmä mukautuu nopeasti tuoreisiin tietoihin ja markkinoiden muutoksiin, kuten tapahtui äskettäin tapahtuneen massiivisen kaskadiselvitystapahtuman aikana. Kokeiden aikana tämä menetelmä paransi tarkkuutta lähes 50 % vakaissa ympäristöissä. Alloran verkosto oppii jatkuvasti sovittamaan sopivimmat mallit nykyisiin olosuhteisiin, mikä varmistaa, että sen älykkyys pysyy joustavana ja kontekstiherkkänä. — ► Kuinka se toimii Allorassa ennustaminen muuttaa malliennusteet dynaamiseksi älykkyydeksi. Työntekijöiden kohdalla niiden tarkkuutta arvioidaan katumuslaskelmilla tai z-pisteillä. Järjestelmä säätää sitten näiden ennusteiden painoarvoa välittömästi ja suosii tarkempia malleja. Kun tulokset paljastetaan, tuloksia käytetään järjestelmän hienosäätöön, mikä parantaa tulevien ennusteiden tarkkuutta. Jokainen iteraatio parantaa verkon älykkyyttä ja tekee siitä reagoivamman muuttuviin olosuhteisiin.

► Tulokset ja mahdolliset sovellukset Synteettiset testit vähensivät virhettä 1,09:stä 0,57:ään (48 %), mikä osoitti merkittäviä tarkkuuden parannuksia. Todellisen $ETH/$USD-datan perusteella yksittäiset ennustajat saavuttivat noin 1,78:n logaritmihäviön, mikä osoittautui sopeutumiskykyisemmäksi kuin globaalit mallit. Tämä lähestymistapa parantaa tarkkuutta ja nopeutta, mikä hyödyttää kaikkia kokoonpanoja, jotka hyödyntävät ennakoivaa painotusta. Allora-ennusteiden mahdollisia sovelluksia ovat ennakoivien ja nopeampien järjestelmien luominen DeFi- ja kaupankäyntitarkoituksiin: ▸ Varmista hintaoraakkelit ennakoivilla syötteillä ▸ Riskitietoinen luotonanto ja lainanotto ▸ Dynaaminen likviditeettipoolin hallinta ▸ Ennakoivat tekoälyllä toimivat kaupankäyntibotit ▸ Autonomiset algoritmiset agenttistrategiat ▸ Tekoälyllä toimiva riidanratkaisu ennustemarkkinoilla Lisäksi @AlloraNetwork voidaan toteuttaa rahoitusalojen ulkopuolella, mukaan lukien energia, toimitusketjut, terveydenhuolto ja laajemmat tekoälysovellukset.