Більшість мереж штучного інтелекту реагують лише після падіння продуктивності. Вони покладаються на попередні дані і занадто повільно пристосовуються. @AlloraNetwork нещодавно оголосив про прогнозування продуктивності, яке передбачає, як працюватиме кожна модель, перш ніж об'єднати результати, роблячи ШІ проактивним, а не реактивним. І це може врятувати багатьох учасників ринку від «чорного лебедя», як це сталося минулого тижня. Давайте пояснимо це зрозумілими 📚 вам термінами — — — ► Чому це важливо? Allora використовує прогнозування продуктивності, щоб визначити найефективніші моделі для різних обставин. Ця стратегія переводить штучний інтелект від простого реагування на історичні дані до активного прогнозування точності перед інтеграцією прогнозів. Призначаючи вагові коефіцієнти на основі очікуваної продуктивності, система швидко пристосовується до свіжих даних і змін на ринку, як це сталося під час нещодавньої масштабної події каскадної ліквідації. Під час випробувань цей метод підвищив точність майже на 50% у стабільних умовах. Мережа Allora постійно навчається, щоб підбирати найбільш підходящі моделі до поточних умов, гарантуючи, що її інтелект залишається гнучким і контекстно-залежним. — ► Як це працює В Allora прогнозування перетворює модельні прогнози на динамічний інтелект. Для робітників їх точність оцінюється за допомогою розрахунків жалю або z-показників. Потім система миттєво коригує вагу цих прогнозів, віддаючи перевагу більш точним моделям. Коли результати виявляються, результати використовуються для точного налаштування системи, підвищуючи точність майбутніх прогнозів. Кожна ітерація підвищує інтелект мережі, роблячи її більш чутливою до мінливих умов.

► Результати та потенційне застосування Синтетичні тести зменшили похибку з 1,09 до 0,57 (48%), продемонструвавши значне підвищення точності. На реальних даних $ETH/$USD окремі прогнозисти досягли логарифмічних втрат близько 1,78, що виявилося більш адаптивним, ніж глобальні моделі. Цей підхід підвищує точність і швидкість, приносячи користь будь-якому ансамблю, який використовує прогнозоване зважування. Потенційні можливості прогнозування Allora включають створення проактивних і швидших систем для DeFi і торгівлі: ▸ Безпечні цінові оракули з прогнозними каналами ▸ Кредитування та запозичення з урахуванням ризику ▸ Динамічне управління пулом ліквідності ▸ Прогнозні торгові боти на основі штучного інтелекту ▸ Автономні стратегії алгоритмічних агентів ▸ Вирішення спорів на ринках прогнозування за допомогою штучного інтелекту Крім того, @AlloraNetwork можуть бути впроваджені за межами фінансових секторів, включаючи енергетику, ланцюги поставок, охорону здоров'я та більш широкі застосування штучного інтелекту.