大多數 AI 網絡僅在性能下降後才會反應。 它們依賴過去的數據，調整速度過慢。 @AlloraNetwork 最近宣布了性能預測，這可以在合併輸出之前預測每個模型的表現，使 AI 變得主動而非被動。 這可能會在像上週那樣的黑天鵝事件中拯救許多市場參與者。 讓我們用你能理解的術語來解釋 📚 — — — ► 為什麼這很重要？ Allora 利用性能預測來辨別在各種情況下最有效的模型。 這一策略使 AI 從僅僅對歷史數據作出反應，轉變為在整合預測之前主動預測準確性。 通過根據預期性能分配權重，系統能迅速調整以應對新數據和市場變化，就像最近發生的大規模清算事件一樣。 在試驗中，這種方法在穩定環境中提高了近 50% 的準確性。 Allora 的網絡不斷學習，以匹配當前條件下最合適的模型，確保其智能保持靈活且具上下文敏感性。 — ► 它是如何運作的 在 Allora 中，預測將模型預測轉化為動態智能。 對於工作者，他們的準確性通過遺憾計算或 z 分數進行評估。然後系統立即調整這些預測的權重，偏向於更準確的模型。 當結果揭曉時，結果被用來微調系統，提高未來預測的精確度。 每次迭代都提升了網絡的智能，使其對不斷變化的條件更加敏感。

► 結果與潛在應用 合成測試將誤差從 1.09 降至 0.57 (48%)，顯示出顯著的準確性提升。 在真實的 $ETH/$USD 數據上，個別預測者的對數損失約為 1.78，證明其比全球模型更具適應性。這種方法提高了準確性和速度，對任何利用預測加權的集成都有利。 Allora 預測的潛在應用包括為 DeFi 和交易創建主動且更快速的系統： ▸ 具有預測數據的安全價格預言機 ▸ 風險意識的借貸 ▸ 動態流動性池管理 ▸ 預測性 AI 驅動的交易機器人 ▸ 自主算法代理策略 ▸ 在預測市場中由 AI 驅動的爭議解決 此外，@AlloraNetwork 可以在金融領域之外實施，包括能源、供應鏈、醫療保健和更廣泛的 AI 應用。