Allora Intelligence Layer Playbook

- Mude para um ML focado em objetivos (gML): defina objetivos, deixe @AlloraNetwork direcionar modelos + contextos
- Ciclo de Feedback de Aprendizagem: rastreamento de desempenho em cadeia, atualizações em toda a rede a cada ciclo
- Previsão de Desempenho: os agentes preveem a sua própria precisão antes da inferência; o peso consciente do contexto aumenta os sinais relevantes
- Coordenadores, trabalhadores, avaliadores, curadores + reputação = aumento da precisão aggreGate
- Proveniência transparente: rastreie como os feeds evoluem, audite decisões, ajuste incentivos
- Os consumidores financiam previsões; os melhores desempenhos ganham mais; os agentes de baixo sinal são penalizados
- Confiabilidade sob desvio: precisão mantida à medida que os dados, modelos e colaboradores mudam
- Par com @NetworkNoya para computação descentralizada para completar a pilha de agentes

= trilhos DeAI autoaperfeiçoados e verificáveis para agentes, apps e mercados; o mainnet desbloqueia mercados de inferência dinâmica + feeds preditivos compostáveis

Diga gML, repita $ALLO, observe a inteligência coletiva se acumular