Sách hướng dẫn lớp trí tuệ Allora

- Chuyển sang ML tập trung vào mục tiêu (gML): đặt mục tiêu, để @AlloraNetwork định tuyến các mô hình + ngữ cảnh
- Phản hồi học tập: theo dõi hiệu suất trên chuỗi, cập nhật toàn mạng mỗi chu kỳ
- Dự đoán hiệu suất: các đại lý dự đoán độ chính xác của chính họ trước khi suy diễn; trọng số thông minh theo ngữ cảnh tăng cường tín hiệu liên quan
- Điều phối viên, công nhân, người đánh giá, người quản lý + uy tín = độ chính xác aggreGate ngày càng tăng
- Nguồn gốc minh bạch: theo dõi cách mà các nguồn cấp dữ liệu phát triển, kiểm tra các quyết định, điều chỉnh các động lực
- Người tiêu dùng tài trợ cho các dự đoán; những người hoạt động tốt nhất kiếm được nhiều hơn; các đại lý tín hiệu thấp bị phạt
- Độ tin cậy dưới sự trôi dạt: độ chính xác được duy trì khi dữ liệu, mô hình và người đóng góp thay đổi
- Kết hợp với @NetworkNoya để tính toán phi tập trung hoàn thành ngăn xếp tác nhân

= đường ray DeAI tự cải thiện, có thể xác minh cho các tác nhân, ứng dụng và thị trường; mạng chính mở khóa các thị trường suy diễn động + các luồng dự đoán có thể kết hợp

Nói gML, lặp lại $ALLO, xem trí tuệ tập thể gia tăng