La plupart des réseaux AI réagissent uniquement après une baisse de performance. Ils s'appuient sur des données passées et s'ajustent trop lentement. @AlloraNetwork a récemment annoncé une prévision de performance, qui prédit comment chaque modèle va performer avant de combiner les résultats, rendant l'AI proactive au lieu de réactive. Et cela pourrait sauver de nombreux participants du marché lors d'un événement imprévu comme celui qui s'est produit la semaine dernière. Expliquons cela en des termes que vous comprenez 📚 — — — ► Pourquoi est-ce important ? Allora utilise la prévision de performance pour discerner les modèles les plus efficaces pour diverses circonstances. Cette stratégie déplace l'AI d'une simple réponse aux données historiques à une prédiction active de l'exactitude avant d'intégrer les prévisions. En attribuant des poids basés sur la performance anticipée, le système s'ajuste rapidement aux nouvelles données et aux changements sur le marché, comme ce qui s'est passé lors de l'événement massif de liquidation en cascade récemment. Lors des essais, cette méthode a amélioré l'exactitude de près de 50 % dans des environnements stables. Le réseau d'Allora apprend continuellement à associer les modèles les plus adaptés aux conditions présentes, garantissant que son intelligence reste flexible et sensible au contexte. — ► Comment ça fonctionne Dans Allora, la prévision transforme les prédictions des modèles en intelligence dynamique. Pour les travailleurs, leur exactitude est évaluée via des calculs de regret ou des scores z. Le système ajuste ensuite instantanément le poids de ces prédictions, favorisant les modèles les plus précis. Lorsque les résultats sont révélés, ceux-ci sont utilisés pour affiner le système, améliorant la précision des futures prédictions. Chaque itération renforce l'intelligence du réseau, le rendant plus réactif aux conditions évolutives.

► Résultats et applications potentielles Les tests synthétiques ont réduit l'erreur de 1,09 à 0,57 (48 %), démontrant des améliorations significatives de la précision. Sur des données réelles $ETH/$USD, les prévisionnistes individuels ont atteint une perte logarithmique d'environ 1,78, prouvant qu'ils sont plus adaptables que les modèles globaux. Cette approche améliore la précision et la rapidité, bénéficiant à tout ensemble qui exploite le poids prédictif. Les applications potentielles pour la prévision Allora incluent la création de systèmes proactifs et plus rapides pour la DeFi et le trading : ▸ Oracles de prix sécurisés avec des flux prédictifs ▸ Prêts et emprunts conscients des risques ▸ Gestion dynamique des pools de liquidités ▸ Bots de trading alimentés par l'IA prédictive ▸ Stratégies d'agents algorithmiques autonomes ▸ Résolution de litiges alimentée par l'IA sur les marchés de prédiction De plus, @AlloraNetwork peut être mis en œuvre au-delà des secteurs financiers, y compris l'énergie, les chaînes d'approvisionnement, la santé et des applications plus larges de l'IA.