人工智能第一次不会做到正确。
> 它预测
> 失败
> 调整
> 改进
随着时间的推移，预测会汇聚成智慧。
这正是 @AlloraNetwork 的构建方式。

Kaito正在准备一个新的更新👀
不要惊讶，如果@AlloraNetwork的旧LB卷土重来。

目前有200多个项目正在@Polkadot $DOT 生态系统中建设。
我最推荐的：
- @MoonbeamNetwork $GLMR
- @PhalaNetwork $PHA
- @peaq $PEAQ
你最喜欢的？

预测是人工智能的未来。
预测模型正在以指数级增长，但大多数预测都孤立在单一网络中→没有集体智慧。
➢ 没有协调
➢ 不共享信号
➢ 同样的错误
➢ 无复利洞察
这就是@AlloraNetwork的用武之地：
➢ 去中心化预测
➢ 集体智慧
➢ 激励对齐
➢ 随着时间的推移自我提升

自2019年以来，Alts对BTC的价格从未如此便宜。

模型协调网络 (MCNs) 是人工智能的下一层。
而不是一个大模型，MCNs：
> 在模型之间分配工作
> 结合输出以提高准确性
> 用激励机制奖励贡献者
为什么这很重要：
> 更强大 + 更可靠的预测
> 集体智慧，而不是孤立的
> 自我改善系统
> 对齐的激励
- @AlloraNetwork的MCN解锁了一种扩展AI的新方式：去中心化、协调一致和经济对齐。
[ 信息图 由 @Param_eth 提供 ]

稳定币供应达到了$277B的历史最高点。
(如果你只记得BTC/ETH交易对，那你就是老手)

‘@Polkadot 生态系统正在悄然上升：
- @MoonbeamNetwork：9M 发送
- @EnterTheMythos：5M txns
- @PhalaNetwork：5M txns
- @peaq：2M txns
总生态系统：每月交易超过4900万。
👀 $GLMR $PHA $PEAQ

今天：你不能完全信任来自OpenAI或其他LLM的回答。
当前的LLM是“黑箱”。
➥ @PhalaNetwork 正在通过在可信执行环境中运行 LLMs 来改变这一点 (TEE):
► 安全执行：LLM 在硬件保护的环境中运行，防止篡改
► 可验证的响应：每个输出都包含加密的真实性证明
► 无需信任的验证：用数学确定性替代“信任我，兄弟”
保密AI = 私密数据，安全执行，可验证结果。 $Pha 👀

尽管其他项目的开发进度放缓，$ICP刚刚达到了40K+的每月提交：历史最高点。
@dfinity (互联网计算机)

gML @AlloraNetwork fam 🫂

人工智能即将来到@SonicLabs 👀
➥ @SonicLabs 向 @AlloraNetwork 提供 50,000 美元，以将人工智能集体智能引入其生态系统。
为什么这很重要：
• Sonic 带来了速度
• Allora带来了智能
这解锁了什么 👇
► 更智能的收益：利用准确的价格、波动性、流动性和利率预测设计收益策略。
► 更安全的市场：使用人工智能风险模型实现动态贷款价值比，更好的清算阈值和下行保护。
► 更好的定价：针对小型市值、NFT、真实世界资产、碳信用和房地产的可靠价格信息。
$S - $Allo

➥ @AlloraNetwork 公开接受任何机器学习模型，以便在加密货币领域创建更好的预测和策略。
以下是您可以插入Allora的3种模型及其在Web3中的使用方式：
► 监督学习:
从标记数据中学习，例如过去的价格变动和趋势。这帮助Allora建立准确的价格反馈、风险模型和金库策略。
► 无监督学习:
在没有标签的原始数据中寻找模式。让 Allora 识别市场状态，检测异常活动并改善预测。
► 强化学习:
通过试错学习。为根据真实市场反馈调整交易、收益和套利策略的代理提供动力。
这些模型共同使Allora成为一个自我改进的网络，能够提供更智能的预测并适应市场。