人工智能第一次不會做到正確。
> 它預測
> 失敗
> 調整
> 改進
隨着時間的推移，預測會匯聚成智慧。
這正是 @AlloraNetwork 的構建方式。

Kaito正在準備一個新的更新👀
不要驚訝，如果@AlloraNetwork的舊LB卷土重來。

目前有200多個項目正在@Polkadot $DOT 生態系統中建設。
我最推薦的：
- @MoonbeamNetwork $GLMR
- @PhalaNetwork $PHA
- @peaq $PEAQ
你最喜歡的？

預測是人工智能的未來。
預測模型正在以指數級增長，但大多數預測都孤立在單一網路中→沒有集體智慧。
➢ 沒有協調
➢ 不共享信號
➢ 同樣的錯誤
➢ 無複利洞察
這就是@AlloraNetwork的用武之地：
➢ 去中心化預測
➢ 集體智慧
➢ 激勵對齊
➢ 隨着時間的推移自我提升

自2019年以來，Alts對BTC的價格從未如此便宜。

模型協調網路 (MCNs) 是人工智能的下一層。
而不是一個大模型，MCNs：
> 在模型之間分配工作
> 結合輸出以提高準確性
> 用激勵機制獎勵貢獻者
爲什麼這很重要：
> 更強大 + 更可靠的預測
> 集體智慧，而不是孤立的
> 自我改善系統
> 對齊的激勵
- @AlloraNetwork的MCN解鎖了一種擴展AI的新方式：去中心化、協調一致和經濟對齊。
[ 信息圖 由 @Param_eth 提供 ]

穩定幣供應達到了$277B的歷史最高點。
(如果你只記得BTC/ETH交易對，那你就是老手)

‘@Polkadot 生態系統正在悄然上升：
- @MoonbeamNetwork：9M 發送
- @EnterTheMythos：5M txns
- @PhalaNetwork：5M txns
- @peaq：2M txns
總生態系統：每月交易超過4900萬。
👀 $GLMR $PHA $PEAQ

今天：你不能完全信任來自OpenAI或其他LLM的回答。
當前的LLM是“黑箱”。
➥ @PhalaNetwork 正在通過在可信執行環境中運行 LLMs 來改變這一點 (TEE):
► 安全執行：LLM 在硬件保護的環境中運行，防止篡改
► 可驗證的響應：每個輸出都包含加密的真實性證明
► 無需信任的驗證：用數學確定性替代“信任我，兄弟”
保密AI = 私密數據，安全執行，可驗證結果。 $Pha 👀

盡管其他項目的開發進度放緩，$ICP剛剛達到了40K+的每月提交：歷史最高點。
@dfinity (互聯網計算機)

gML @AlloraNetwork fam 🫂

人工智能即將來到@SonicLabs 👀
➥ @SonicLabs 向 @AlloraNetwork 提供 50,000 美元，以將人工智能集體智能引入其生態系統。
爲什麼這很重要：
• Sonic 帶來了速度
• Allora帶來了智能
這解鎖了什麼 👇
► 更智能的收益：利用準確的價格、波動性、流動性和利率預測設計收益策略。
► 更安全的市場：使用人工智能風險模型實現動態貸款價值比，更好的清算閾值和下行保護。
► 更好的定價：針對小型市值、NFT、真實世界資產、碳信用和房地產的可靠價格信息。
$S - $Allo

➥ @AlloraNetwork 公開接受任何機器學習模型，以便在加密貨幣領域創建更好的預測和策略。
以下是您可以插入Allora的3種模型及其在Web3中的使用方式：
► 監督學習:
從標記數據中學習，例如過去的價格變動和趨勢。這幫助Allora建立準確的價格反饋、風險模型和金庫策略。
► 無監督學習:
在沒有標籤的原始數據中尋找模式。讓 Allora 識別市場狀態，檢測異常活動並改善預測。
► 強化學習:
通過試錯學習。爲根據真實市場反饋調整交易、收益和套利策略的代理提供動力。
這些模型共同使Allora成爲一個自我改進的網路，能夠提供更智能的預測並適應市場。