Semua orang mengatakan "ansambel mengalahkan model tunggal", tetapi @AlloraNetwork melangkah lebih jauh: ia memperkirakan model mana yang akan menang saat ini dan menimbang campuran dengan cepat. Itulah perkiraan sadar konteks tepi mengubah kerumunan yang berisik menjadi sinyal yang terfokus. ---/ ❯ Pekerja tidak hanya memposting prediksi; Mereka juga memperkirakan keakuratan pekerja lain dalam kondisi saat ini, perkiraan kerugian tersebut adalah input kelas satu yang membuat jaringan sadar konteks ❯ Kemudian datang Sintesis Inferensi: jaringan menimbang kontribusi berdasarkan kesalahan yang diharapkan dan secara harfiah dapat menyusun meta-prediksi seperti 80% dari satu model + 20% dari model lain, sebelum digabungkan dengan kinerja historis untuk membentuk hasil seluruh topik ---/ Mengapa ini penting: pasar mengubah rezim. Model yang hancur minggu lalu bisa tertinggal hari ini. Peramal Allora menurunkan berat badan model ketika kerugian yang diharapkan meningkat dan menaikkan bobot yang cocok untuk rezim baru sehingga agregatnya tetap tajam alih-alih meluncur pada pemenang basi ---/ Kesimpulan singkat: ❯ Lebih dari sekadar "oracle", ini adalah pasar model dengan insentif untuk memprediksi hasil dan kinerja rekan ❯ Hasilnya adalah umpan yang memperbaiki diri yang harus mempertahankan keunggulan lebih lama di seluruh pergeseran volatilitas. ---/ Sudut pengembang: buat peramal peramal ringan yang mempelajari pola kesalahan rekan untuk satu topik dan salurkan perkiraan kerugian tersebut ke pekerja Anda yang kecil angkat, berat badan yang sangat besar jika Anda benar Saya melacak bagaimana sintesis ini berlaku di bawah insentif mainnet dan throughput yang lebih tinggi. Jika Anda menguji peramal tentang topik Allora, tunjukkan kepada saya pengaturan Anda, saya akan membagikan saya dan kami dapat membandingkan.