- Перехід до цілеспрямованого ML (gML): встановіть цілі, дозволіть @AlloraNetwork маршрутизувати моделі + контексти - Зворотній зв'язок про навчання: трекінг продуктивності в ланцюгу, оновлення по всій мережі в кожному циклі - Прогнозування продуктивності: агенти прогнозують свою точність перед інференцією; контекстуально-обізнаний вага підвищує релевантні сигнали - Координатори, працівники, оцінювачі, куратори + репутація = зростаюча точність aggreGate - Прозора походження: відстежуйте, як розвиваються дані, перевіряйте рішення, налаштовуйте стимули - Споживачі фінансують прогнози; найкращі виконавці заробляють більше; агенти з низьким сигналом отримують штраф. - Надійність при зсуві: точність зберігається, коли дані, моделі та учасники змінюються - Пара з @NetworkNoya для децентралізованих обчислень для завершення стеку агентів
= самовдосконалюючі, перевіряємі DeAI рейки для агентів, додатків та ринків; основна мережа відкриває динамічні ринкові інференції + композовані прогностичні потоки
Скажіть gML, повторіть $ALLO, спостерігайте, як колективний інтелект компонується
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Playbook шару інтелекту Allora
- Перехід до цілеспрямованого ML (gML): встановіть цілі, дозволіть @AlloraNetwork маршрутизувати моделі + контексти
- Зворотній зв'язок про навчання: трекінг продуктивності в ланцюгу, оновлення по всій мережі в кожному циклі
- Прогнозування продуктивності: агенти прогнозують свою точність перед інференцією; контекстуально-обізнаний вага підвищує релевантні сигнали
- Координатори, працівники, оцінювачі, куратори + репутація = зростаюча точність aggreGate
- Прозора походження: відстежуйте, як розвиваються дані, перевіряйте рішення, налаштовуйте стимули
- Споживачі фінансують прогнози; найкращі виконавці заробляють більше; агенти з низьким сигналом отримують штраф.
- Надійність при зсуві: точність зберігається, коли дані, моделі та учасники змінюються
- Пара з @NetworkNoya для децентралізованих обчислень для завершення стеку агентів
= самовдосконалюючі, перевіряємі DeAI рейки для агентів, додатків та ринків; основна мережа відкриває динамічні ринкові інференції + композовані прогностичні потоки
Скажіть gML, повторіть $ALLO, спостерігайте, як колективний інтелект компонується