大多数AI网络仅在性能下降后才会反应。 它们依赖于过去的数据，调整速度太慢。 @AlloraNetwork最近宣布了性能预测，这可以在合并输出之前预测每个模型的表现，使AI变得主动而非被动。 这可能会在像上周发生的黑天鹅事件中拯救许多市场参与者。 让我们用你能理解的术语来解释 📚 — — — ► 为什么这很重要？ Allora利用性能预测来辨别在各种情况下最有效的模型。 这一策略使AI从仅仅响应历史数据转变为在整合预测之前主动预测准确性。 通过根据预期性能分配权重，系统能够迅速调整以应对新数据和市场变化，就像最近发生的大规模清算事件一样。 在试验中，这种方法在稳定环境中提高了近50%的准确性。 Allora的网络不断学习，以匹配最适合当前条件的模型，确保其智能保持灵活和上下文敏感。 — ► 它是如何工作的 在Allora中，预测将模型预测转化为动态智能。 对于工作者，他们的准确性通过遗憾计算或z分数进行评估。系统随后立即调整这些预测的权重，偏向于更准确的模型。 当结果揭晓时，结果被用来微调系统，提高未来预测的精度。 每次迭代都提升了网络的智能，使其对不断变化的条件更加敏感。

► 结果与潜在应用 合成测试将误差从 1.09 降低到 0.57（48%），显示出显著的准确性提升。 在真实的 $ETH/$USD 数据上，个别预测者的对数损失约为 1.78，证明其比全球模型更具适应性。这种方法提高了准确性和速度，惠及任何利用预测加权的集成。 Allora 预测的潜在应用包括为 DeFi 和交易创建主动和更快速的系统： ▸ 具有预测数据的安全价格预言机 ▸ 风险意识的借贷 ▸ 动态流动性池管理 ▸ 预测性 AI 驱动的交易机器人 ▸ 自主算法代理策略 ▸ AI 驱动的预测市场争议解决 此外，@AlloraNetwork 可以在金融领域之外实施，包括能源、供应链、医疗保健和更广泛的 AI 应用。