Alloraインテリジェンスレイヤープレイブック

- 目標に焦点を当てたML (gML)に移行: 目標を設定し、@AlloraNetworkにモデルとコンテキストをルーティングさせる
- 学習フィードバックループ：オンチェーンパフォーマンストラッキング、ネットワーク全体の更新ごとにサイクル
- パフォーマンス予測: エージェントは推論前に自らの精度を予測します; コンテキストに応じた重み付けが関連信号を強化します
- コーディネーター、ワーカー、評価者、キュレーター + 評判 = 増加するaggreGateの精度
- 透明な出所: フィードがどのように進化するかを追跡し、決定を監査し、インセンティブを調整する
- 消費者が予測を資金提供し、トップパフォーマーはより多くを獲得し、低シグナルエージェントは罰せられる
- ドリフト下での信頼性：データ、モデル、貢献者が変化しても精度が維持される
- @NetworkNoya とペアリングして、エージェントスタックを完成させるための分散コンピュートを行います。

= 自己改善可能で検証可能なDeAIレールはエージェント、アプリ、マーケットのためのものであり、メインネットは動的推論マーケットと合成可能な予測フィードを解放します。

gMLと言って、$ALLOを繰り返し、集合知が複合するのを見てください