"No es un modelo el que supera al mercado, sino un grupo de modelos que aprenden a colaborar."

Entonces, @AlloraNetwork no está compitiendo por el puesto en las listas, es tan discreto que no puedes imaginarlo, como ese estudiante en la clase que estudia bien, pero que es silencioso.
Entonces @AlloraNetwork hace cosas más fundamentales, organizando modelos dispersos, como si se tratara de programar datos.
Este es otro proyecto tan discreto que resulta increíble, no son las fantasías escritas en el libro blanco, sino una red que realmente está funcionando.

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Un grupo de modelos, con diferentes funciones, haciendo juicios juntos.

Entonces @AlloraNetwork se preocupa más por cómo colaboran los modelos.
Como programar la inteligencia como datos de programación, organiza los modelos dispersos en una red coordinada.
Este sistema no sigue la planificación "rígida" que se encuentra en el libro blanco, sino que se basa en una arquitectura de red "realmente implementada".

Allora @AlloraNetwork no se encarga de entrenar modelos, se centra más en hacer que diferentes modelos trabajen juntos, aprovechando las fortalezas de cada modelo.
Planteas una pregunta, no responde de inmediato, sino que reúne a un grupo de modelos para discutir primero, organiza una "reunión en grupo" para ver quién está más familiarizado con este tipo de preguntas, y luego deciden juntos un resultado.
Ni siquiera puedo encontrar una palabra para describir este mecanismo, encontré "mecanismo de contenido priorizado" en la información, suena como un término académico, pero realmente ha mostrado resultados en la práctica, siendo más estable que muchos modelos independientes.

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En tres meses, un rendimiento anualizado del 67%, ¿por qué es tan impresionante?

Entonces, el agente inteligente AI Pauly impulsado por @AlloraNetwork participó en apuestas reales en Polymarket @Polymarket, incluyendo el proyecto de apuestas más popular en Polymarket @Polymarket "Elecciones en EE. UU.", para Allora @AlloraNetwork no se trata de decidir al azar basándose en la intuición, sino de depender de una matriz de modelos que corrige en tiempo real los juicios cuando el mercado experimenta fuertes fluctuaciones, haciendo elecciones neutrales más cercanas a la realidad.

Los rendimientos de los últimos tres meses son del 13.79%, lo que equivale a una anualizada del 67.65%. Este resultado no se debe a un modelo mágico, sino a una conclusión que ha sido refinada a través de una red de coordinación completa.

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Después del consenso de datos, es el turno del consenso inteligente en la mesa.

Todos en el equipo de @AlloraNetwork han trabajado en Chainlink.
@chainlink de la gente. Pasaron de agregar datos a ahora agregar inteligencia.
La idea también es muy directa: en lugar de que cada uno esté centrado en sí mismo, es mejor que el grupo de modelos forme un "grupo de consenso inteligente" que proporcione un soporte de juicio más sólido y con un contexto más fuerte para el Agente de IA.

En la red de prueba se han realizado 692 millones de inferencias, movilizando 280,000 modelos y cubriendo 55 temas. Estos datos nunca han sido el punto de promoción de Allora, sino que realmente muestran la confianza para ponerlos sobre la mesa.

Una vez que la red principal esté en línea, se lanzará el token, y la interconexión de todo el mercado inteligente se considerará realmente iniciada.

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Entonces @AlloraNetwork no aceleró la IA, sino que le enseñó a escuchar a los demás antes de aprender a callar.

No discrimina la posición del modelo, ni a quién corre más rápido, solo reconoce a quien tiene razón.
Los juicios más inteligentes nunca provienen directamente de un modelo, sino que son "pulidos" por un grupo de modelos.
Allora es el lugar de ajuste, y también es el ritmo subyacente de toda la IA confiable en el futuro.