La maggior parte delle reti AI reagisce solo dopo che le prestazioni sono diminuite. Si basano su dati passati e si adattano troppo lentamente. @AlloraNetwork ha recentemente annunciato la previsione delle prestazioni, che prevede come ogni modello si comporterà prima di combinare i risultati, rendendo l'AI proattiva invece che reattiva. E questo potrebbe salvare molti partecipanti al mercato in un evento di cigno nero come quello che è accaduto la settimana scorsa. Spieghiamolo in termini che puoi capire 📚 — — — ► Perché è importante? Allora utilizza la previsione delle prestazioni per discernere i modelli più efficaci per varie circostanze. Questa strategia sposta l'AI dal rispondere semplicemente ai dati storici a prevedere attivamente l'accuratezza prima di integrare le previsioni. Assegnando pesi basati sulle prestazioni attese, il sistema si adatta rapidamente ai nuovi dati e ai cambiamenti del mercato, come è accaduto durante il recente massiccio evento di liquidazione a cascata. Durante i test, questo metodo ha migliorato l'accuratezza di quasi il 50% in ambienti stabili. La rete di Allora impara continuamente a abbinare i modelli più adatti alle condizioni attuali, garantendo che la sua intelligenza rimanga flessibile e sensibile al contesto. — ► Come funziona In Allora, la previsione trasforma le previsioni dei modelli in intelligenza dinamica. Per i Lavoratori, la loro accuratezza viene valutata tramite calcoli di rimpianto o z-score. Il sistema quindi regola istantaneamente il peso di queste previsioni, favorendo i modelli più accurati. Quando i risultati vengono rivelati, i risultati vengono utilizzati per perfezionare il sistema, migliorando la precisione delle previsioni future. Ogni iterazione aumenta l'intelligenza della rete, rendendola più reattiva alle condizioni in evoluzione.

► Risultati e Potenziali Applicazioni I test sintetici hanno ridotto l'errore da 1.09 a 0.57 (48%), dimostrando significativi miglioramenti di accuratezza. Su dati reali $ETH/$USD, i singoli previsori hanno raggiunto una perdita logaritmica di circa 1.78, dimostrando di essere più adattabili rispetto ai modelli globali. Questo approccio migliora l'accuratezza e la velocità, beneficiando qualsiasi ensemble che sfrutti il peso predittivo. Le potenziali applicazioni per la previsione di Allora includono la creazione di sistemi proattivi e più veloci per DeFi e trading: ▸ Oracoli di prezzo sicuri con feed predittivi ▸ Prestiti e prestiti consapevoli del rischio ▸ Gestione dinamica dei pool di liquidità ▸ Bot di trading potenziati da AI predittiva ▸ Strategie di agenti algoritmici autonomi ▸ Risoluzione delle controversie potenziata da AI nei mercati delle previsioni Inoltre, @AlloraNetwork può essere implementato oltre i settori finanziari, inclusi energia, catene di approvvigionamento, sanità e applicazioni AI più ampie.