De flesta AI-nätverk reagerar först efter att prestandan har sjunkit. De förlitar sig på tidigare data och anpassar sig för långsamt. @AlloraNetwork nyligen tillkännagivna prestandaprognoser, som förutsäger hur varje modell kommer att prestera innan de kombinerar resultat, vilket gör AI proaktivt i stället för reaktivt. Och detta kan rädda många marknadsaktörer i en svart svan som hände förra veckan. Låt oss förklara det i termer som du förstår 📚 — — — ► Varför är det viktigt? Allora använder prestationsprognoser för att urskilja de mest effektiva modellerna för olika omständigheter. Den här strategin flyttar AI från att bara svara på historiska data till att aktivt förutsäga noggrannhet innan prognoser integreras. Genom att tilldela vikter baserat på förväntad prestanda anpassar sig systemet snabbt till nya data och förändringar på marknaden, som vad som hände under den nyligen massiva kaskadlikvidationshändelsen. Under försöken förbättrade denna metod noggrannheten med nästan 50 % i stabila miljöer. Alloras nätverk lär sig kontinuerligt att matcha de mest lämpliga modellerna för de aktuella förhållandena, vilket säkerställer att dess intelligens förblir flexibel och kontextkänslig. — ► Så här fungerar det I Allora omvandlar prognostisering modellförutsägelser till dynamisk intelligens. För arbetare bedöms deras noggrannhet via ångerberäkningar eller z-poäng. Systemet justerar sedan vikten på dessa förutsägelser direkt, vilket gynnar de mer exakta modellerna. När resultaten avslöjas används resultaten för att finjustera systemet, vilket förbättrar precisionen i framtida förutsägelser. Varje iteration ökar nätverkets intelligens, vilket gör det mer lyhört för föränderliga förhållanden.

► Resultat och potentiella tillämpningar Syntetiska tester minskade felet från 1,09 till 0,57 (48 %), vilket visade på betydande förbättringar av noggrannheten. På verkliga $ETH/$USD-data uppnådde enskilda prognosmakare en logaritmisk förlust på cirka 1,78, vilket visade sig vara mer anpassningsbart än globala modeller. Den här metoden förbättrar noggrannheten och hastigheten, vilket gynnar alla ensembler som utnyttjar förutsägande viktning. Potentiella tillämpningar för Alloras prognoser är bland annat att skapa proaktiva och snabbare system för DeFi och handel: ▸ Säkra prisorakel med prediktiva flöden ▸ Riskmedveten kreditgivning och upplåning ▸ Dynamisk hantering av likviditetspooler ▸ Prediktiva AI-drivna handelsbots ▸ Autonoma algoritmiska agentstrategier ▸ AI-driven tvistlösning på prognosmarknader Dessutom kan @AlloraNetwork implementeras utanför finanssektorerna, inklusive energi, leveranskedjor, hälso- och sjukvård och bredare AI-applikationer.