每个人都说“集成模型胜过单一模型”，但@AlloraNetwork更进一步：它实时预测哪些模型将获胜，并动态加权组合。 这就是上下文感知预测将嘈杂的人群转变为聚焦信号的优势。 ---/ ❯ 工作人员不仅发布预测；他们还在当前条件下预测其他工作人员的准确性，这些损失预测是使网络具备上下文感知的一流输入。 ❯ 然后是推理合成：网络根据预期误差加权贡献，实际上可以组合出一个元预测，比如80%来自一个模型 + 20%来自另一个模型，然后与历史表现结合形成主题范围的结果。 ---/ 这为什么重要：市场会转变状态。上周表现出色的模型今天可能会落后。当预期损失上升时，Allora的预测者会降低模型的权重，而提高适应新状态的模型的权重，从而保持整体的敏锐，而不是依赖过时的赢家。 ---/ 快速要点： ❯ 不仅仅是“一个神谕”，它是一个模型市场，激励预测结果和同行表现。 ❯ 结果是一个自我改善的反馈，应该在波动性变化中保持优势更长时间。 ---/ 开发者角度：启动一个轻量级的预测器，学习单一主题的同行错误模式，并将这些损失预测输入到你的工作者中，若你正确则小投入，大回报。 我正在跟踪这种合成在主网激励和更高吞吐量下的表现。如果你在Allora主题上测试预测者，告诉我你的设置，我会分享我的，我们可以进行基准测试。