Playbook de la couche d'intelligence Allora

- Passer à un ML axé sur les objectifs (gML) : définir des objectifs, laisser @AlloraNetwork acheminer des modèles + contextes
- Boucle de rétroaction d'apprentissage : suivi des performances on-chain, mises à jour à l'échelle du réseau à chaque cycle
- Prévision de performance : les agents prévoient leur propre précision avant l'inférence ; le poids contextuel renforce les signaux pertinents
- Coordinateurs, travailleurs, évaluateurs, conservateurs + réputation = précision aggreGate en hausse
- Provenance transparente : tracez comment les flux évoluent, auditez les décisions, ajustez les incitations
- Les consommateurs financent les prévisions ; les meilleurs performeurs gagnent plus ; les agents à faible signal sont pénalisés
- Fiabilité sous dérive : précision maintenue à mesure que les données, les modèles et les contributeurs changent
- Associez-vous à @NetworkNoya pour un calcul décentralisé afin de compléter la pile d'agents

= rails DeAI auto-améliorants et vérifiables pour agents, applications et marchés ; le mainnet déverrouille des marchés d'inférence dynamiques + des flux prédictifs composables

Dites gML, répétez $ALLO, regardez l'intelligence collective se composer