La mayoría de las redes de IA en el pasado solo ajustaban su rendimiento después de que este había disminuido. Dependían de datos históricos, eran lentas y siempre estaban tratando de alcanzar al mercado. @AlloraNetwork es diferente: su mecanismo de Predicción de Rendimiento permite que la IA anticipe el desempeño antes de la salida del modelo y asigne pesos de manera dinámica. En otras palabras, ya no espera a que ocurran errores, sino que juzga proactivamente cuál modelo es el más efectivo en el entorno actual.

En las pruebas del mercado estable, este mecanismo ha aumentado la tasa de precisión de las predicciones en casi un 50%. Si se hubiera lanzado un poco antes, el evento del cisne negro de la semana pasada podría no haber causado tantas liquidaciones en cadena.

¿Cómo se logra? Los Workers (modelos) de la red Allora se evalúan continuamente, el sistema determina la precisión del modelo a través del valor de arrepentimiento (regret value) o el algoritmo z-score. Los modelos que tienen un buen rendimiento ven aumentados sus pesos, mientras que los que tienen un rendimiento deficiente son debilitados; luego, se ajusta la predicción mediante retroalimentación real, lo que hace que la próxima ronda de evaluación sea más inteligente y más cercana al mercado. Este ciclo de iteración permite que Allora forme una capa inteligente de auto-evolución.

Desde una perspectiva de ingeniería y ecológica, el valor de Allora no solo radica en mejorar la precisión de las predicciones, sino en dotar a la IA de la capacidad de autooptimización y adaptación al entorno. La IA descentralizada del futuro no solo pensará, sino que también deberá "predecir". Solo una IA que perciba activamente los cambios en el mercado y ajuste dinámicamente sus estrategias podrá tener éxito a largo plazo en el mundo DeFi.

Su arquitectura de tres capas y la tecnología zkML resuelven el problema de la precisión en la inferencia de múltiples modelos, al mismo tiempo que hacen que el sistema sea transparente y verificable, a diferencia del modelo que depende de un único proveedor o de algoritmos en cajas negras centralizadas, proporcionando una base de confianza realmente verificable para desarrolladores y usuarios. La combinación de blockchain y AI ya no es un concepto, sino una infraestructura operativa y escalable.

@AlloraNetwork tiene un gran potencial en el ecosistema Web3: no solo sirve a dApps y desarrolladores, sino que también podría convertirse en un referente descentralizado de IA. A través de la integración de API para predicciones, está impulsando la masificación de DeFAI, y recientemente ha colaborado con el oráculo FHE de Mind Network y la inteligencia artificial abstracta de cadena de Cycle Network, además de estar activa en la Semana de Blockchain de Shanghái.

Resumen de los puntos clave:
De la revisión a la previsión: predecir el rendimiento del modelo con anticipación, asignar dinámicamente pesos y formar una inteligencia auto-evolutiva.

Ingresos y agentes de trading: predicción en tiempo real del reequilibrio del apalancamiento, la liquidez y el riesgo, apoyando el trading de alta frecuencia y la toma de decisiones estratégicas.

Agente de estrategia y predicción de mercado de yuan: asignación de capital entre protocolos, optimización de acumulación y comercio de emociones.

Expansión ecológica y verificabilidad: inferencia multi-modelo transparente y verificable, verdaderamente implementando IA descentralizada.

@AlloraNetwork no es una moda, sino que está construyendo un futuro de red inteligente descentralizada. Previsión proactiva, transparencia verificable, inteligencia colectiva de múltiples modelos: eso es el núcleo del próximo motor DeFAI de próxima generación.

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