Mọi người đều nói "tập hợp vượt trội hơn các mô hình đơn lẻ," nhưng @AlloraNetwork đi xa hơn: nó dự đoán mô hình nào sẽ thắng ngay bây giờ và điều chỉnh tỷ lệ phối trộn một cách linh hoạt. Đó là lợi thế mà dự đoán có nhận thức về ngữ cảnh biến một đám đông ồn ào thành một tín hiệu tập trung. ---/ ❯ Các công nhân không chỉ đưa ra dự đoán; họ cũng dự đoán độ chính xác của các công nhân khác trong điều kiện hiện tại, những dự đoán về tổn thất đó là đầu vào hạng nhất giúp mạng lưới có nhận thức về ngữ cảnh. ❯ Sau đó là Tổng hợp Suy diễn: mạng lưới điều chỉnh trọng số đóng góp theo lỗi dự kiến và có thể thực sự tạo ra một dự đoán meta như 80% từ một mô hình + 20% từ một mô hình khác, trước khi kết hợp với hiệu suất lịch sử để hình thành kết quả toàn chủ đề. ---/ Tại sao điều này quan trọng: thị trường thay đổi chế độ. Mô hình đã thành công tuần trước có thể chậm lại hôm nay. Các nhà dự đoán của Allora giảm trọng số của các mô hình khi tổn thất dự kiến của chúng tăng lên và tăng trọng số cho những mô hình phù hợp với chế độ mới, vì vậy tổng hợp vẫn sắc nét thay vì dựa vào những người chiến thắng đã cũ. ---/ Những điểm rút ra nhanh: ❯ Hơn cả "một nhà tiên tri," đây là một thị trường của các mô hình với động lực để dự đoán cả kết quả và hiệu suất của đồng nghiệp. ❯ Kết quả là một nguồn cấp tự cải thiện, nên giữ được lợi thế lâu hơn qua các biến động. ---/ Góc nhìn phát triển: khởi động một nhà dự đoán nhẹ nhàng học các mẫu lỗi của đồng nghiệp cho một chủ đề duy nhất và đưa những dự đoán về tổn thất đó vào công nhân của bạn, một nỗ lực nhỏ, trọng số lớn nếu bạn đúng. Tôi đang theo dõi cách mà sự tổng hợp này hoạt động dưới các động lực mainnet và thông lượng cao hơn. Nếu bạn đang thử nghiệm các nhà dự đoán trên các chủ đề của Allora, hãy cho tôi biết thiết lập của bạn, tôi sẽ chia sẻ của tôi và chúng ta có thể so sánh.