Большинство сетей ИИ реагируют только после падения производительности. Они полагаются на прошлые данные и корректируются слишком медленно. @AlloraNetwork недавно объявила о прогнозировании производительности, которое предсказывает, как каждая модель будет работать перед объединением выходных данных, делая ИИ проактивным, а не реактивным. И это может спасти множество участников рынка в черный лебедь, как это произошло на прошлой неделе. Давайте объясним это на понятном вам языке 📚 — — — ► Почему это важно? Allora использует прогнозирование производительности, чтобы различать наиболее эффективные модели для различных обстоятельств. Эта стратегия переводит ИИ из простого реагирования на исторические данные в активное предсказание точности перед интеграцией прогнозов. Присваивая веса на основе ожидаемой производительности, система быстро адаптируется к новым данным и изменениям на рынке, как это произошло во время недавнего массового события ликвидации. Во время испытаний этот метод повысил точность почти на 50% в стабильных условиях. Сеть Allora постоянно обучается, чтобы сопоставить наиболее подходящие модели с текущими условиями, обеспечивая гибкость и чувствительность своего интеллекта к контексту. — ► Как это работает В Allora прогнозирование преобразует предсказания моделей в динамический интеллект. Для Работников их точность оценивается с помощью расчетов сожаления или z-оценок. Система затем мгновенно корректирует вес этих предсказаний, отдавая предпочтение более точным моделям. Когда результаты становятся известны, они используются для тонкой настройки системы, улучшая точность будущих предсказаний. Каждая итерация повышает интеллект сети, делая ее более отзывчивой к изменяющимся условиям.

► Результаты и потенциальные приложения Синтетические тесты снизили ошибку с 1.09 до 0.57 (48%), что демонстрирует значительное улучшение точности. На реальных данных $ETH/$USD отдельные прогнозисты достигли логарифмической потери около 1.78, что доказывает их большую адаптивность по сравнению с глобальными моделями. Этот подход повышает точность и скорость, что приносит пользу любому ансамблю, использующему предсказательную весомость. Потенциальные приложения прогнозирования Allora включают создание проактивных и более быстрых систем для DeFi и торговли: ▸ Безопасные ценовые оракулы с предсказательными данными ▸ Заем и кредит с учетом рисков ▸ Динамическое управление ликвидностью ▸ Предсказательные торговые боты на базе ИИ ▸ Автономные стратегии алгоритмических агентов ▸ Разрешение споров на рынках прогнозов с помощью ИИ Кроме того, @AlloraNetwork может быть реализован не только в финансовых секторах, но и в энергетике, цепочках поставок, здравоохранении и более широких приложениях ИИ.