"ليس نموذجًا واحدًا يحقق النجاح في السوق، بل مجموعة من النماذج تعلمت التعاون."
لذلك @AlloraNetwork لم يكن يتنافس على المراتب في القوائم، إنه متواضع لدرجة أنك لا تستطيع تخيلها، مثل الطالب المجتهد في الفصل الذي يتعلم جيدًا ولكنه صامت. إذن @AlloraNetwork تقوم بأشياء أكثر عمقًا، حيث تنظم النماذج الموزعة، مثل جدولة البيانات، جدولة الذكاء. هذا مشروع متواضع بشكل لا يصدق، ليس مجرد أفكار مكتوبة في الورقة البيضاء، بل هو شبكة تم تنفيذها فعليًا.
____🎯____♦️____🪄____🎯____♦️____🪄____
مجموعة من النماذج، وظائف مختلفة، تقوم بإجراء الأحكام معًا
إذن @AlloraNetwork تهتم أكثر بكيفية تعاون النماذج. تنظيم الذكاء الاصطناعي مثل جدولة البيانات، وجمع النماذج الموزعة في شبكة منسقة. هذا النظام لا يعتمد على التخطيط "المحافظ" الوارد في الورقة البيضاء، بل على هيكل الشبكة "الذي تم تنفيذه فعليًا".
لذا فإن @AlloraNetwork غير مسؤولة عن تدريب النماذج، بل تركز أكثر على جعل النماذج المختلفة تتعاون مع بعضها البعض، واستخدام نقاط القوة في كل نموذج. تطرح سؤالاً، فلا تتسرع في الإجابة، بل تجمع مجموعة من النماذج أولاً لتناقش، وتفتح "اجتماع مجموعة صغيرة"، لترى من هو الأكثر دراية بهذا النوع من الأسئلة، ثم يتخذون قراراً مشتركاً. لا أستطيع حتى العثور على كلمة لوصف هذه الآلية، من خلال المواد وجدت "آلية الأولوية للمحتوى"، تبدو هذه ككلمة أكاديمية، لكنها حقًا حققت نتائج في السوق الحقيقية، أكثر استقرارًا من العديد من نماذج الاستقلال.
____🎯____♦️____🪄____🎯____♦️____🪄____
خلال ثلاثة أشهر، حقق 67% عائد سنوي، لماذا هو رائع جداً.
لذا فإن الذكاء الاصطناعي Pauly المدفوع من قبل @AlloraNetwork شارك في المراهنات الحقيقية على Polymarket @Polymarket، بما في ذلك أكثر مشاريع المراهنات شعبية على Polymarket @Polymarket "الانتخابات الأمريكية". بالنسبة لـ Allora @AlloraNetwork، فإن الأمر لا يتعلق باتخاذ قرارات عشوائية بناءً على الحدس، بل يعتمد على مصفوفة النماذج لتصحيح الأحكام في الوقت الفعلي أثناء تقلبات السوق الشديدة، مما يؤدي إلى خيارات محايدة أقرب إلى الواقع.
العائد في الأشهر الثلاثة الأخيرة هو 13.79%، مع تحويله إلى نسبة سنوية 67.65%. هذه النتيجة ليست نتيجة نموذج سحري واحد، بل هي نتيجة استنتاج تم التوصل إليه من خلال شبكة تنسيق كاملة تم تطويرها بمرور الوقت.
____🎯____♦️____🪄____🎯____♦️____🪄____
بعد توافق البيانات، حان الوقت لتوافق الذكاء أن يتصدر.
لذا @AlloraNetwork يوجد في الفريق عدد ليس بالقليل ممن عملوا سابقًا في Chainlink @chainlink الأشخاص. لقد انتقلوا من تجميع البيانات إلى تجميع الذكاء. فكرة أيضًا مباشرة جدًا: بدلاً من أن يكون كل واحد مركزًا على نفسه، من الأفضل أن تشكل مجموعة النماذج "مجموعة توافق ذكي"، لتوفير دعم أحكام أكثر استقرارًا وفهمًا للسياق لوكلاء الذكاء الاصطناعي.
لقد حققت شبكة الاختبار 6.92 مليار استنتاج، وجمعت 280,000 نموذج، تغطي 55 موضوعًا. لم تكن هذه البيانات أبداً النقطة التي تروج لها Allora، بل هي الثقة الحقيقية لوضعها على الطاولة.
بعد إطلاق الشبكة الرئيسية، سيتم إصدار الرموز، وستبدأ التفاعلات في السوق الذكي بشكل حقيقي.
____🎯____♦️____🪄____🎯____♦️____🪄____
إذن @AlloraNetwork لم تعطي الذكاء الاصطناعي تسريعًا، بل جعلته يتعلم أن يستمع للآخرين قبل أن يتحدث.
إنه لا يميز بين نماذج المواقف، ولا يهتم بمن يجري بسرعة، بل يكتفي بمعرفة من يقول الحق. أذكى الأحكام لا تأتي أبداً من نموذج واحد، بل هي نتاج جهود مجموعة من النماذج. Allora هو المكان الذي يتم فيه التآلف، وهو أيضاً الإيقاع الأساسي لكل الذكاء الاصطناعي الموثوق في المستقبل.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
"ليس نموذجًا واحدًا يحقق النجاح في السوق، بل مجموعة من النماذج تعلمت التعاون."
لذلك @AlloraNetwork لم يكن يتنافس على المراتب في القوائم، إنه متواضع لدرجة أنك لا تستطيع تخيلها، مثل الطالب المجتهد في الفصل الذي يتعلم جيدًا ولكنه صامت.
إذن @AlloraNetwork تقوم بأشياء أكثر عمقًا، حيث تنظم النماذج الموزعة، مثل جدولة البيانات، جدولة الذكاء.
هذا مشروع متواضع بشكل لا يصدق، ليس مجرد أفكار مكتوبة في الورقة البيضاء، بل هو شبكة تم تنفيذها فعليًا.
____🎯____♦️____🪄____🎯____♦️____🪄____
مجموعة من النماذج، وظائف مختلفة، تقوم بإجراء الأحكام معًا
إذن @AlloraNetwork تهتم أكثر بكيفية تعاون النماذج.
تنظيم الذكاء الاصطناعي مثل جدولة البيانات، وجمع النماذج الموزعة في شبكة منسقة.
هذا النظام لا يعتمد على التخطيط "المحافظ" الوارد في الورقة البيضاء، بل على هيكل الشبكة "الذي تم تنفيذه فعليًا".
لذا فإن @AlloraNetwork غير مسؤولة عن تدريب النماذج، بل تركز أكثر على جعل النماذج المختلفة تتعاون مع بعضها البعض، واستخدام نقاط القوة في كل نموذج.
تطرح سؤالاً، فلا تتسرع في الإجابة، بل تجمع مجموعة من النماذج أولاً لتناقش، وتفتح "اجتماع مجموعة صغيرة"، لترى من هو الأكثر دراية بهذا النوع من الأسئلة، ثم يتخذون قراراً مشتركاً.
لا أستطيع حتى العثور على كلمة لوصف هذه الآلية، من خلال المواد وجدت "آلية الأولوية للمحتوى"، تبدو هذه ككلمة أكاديمية، لكنها حقًا حققت نتائج في السوق الحقيقية، أكثر استقرارًا من العديد من نماذج الاستقلال.
____🎯____♦️____🪄____🎯____♦️____🪄____
خلال ثلاثة أشهر، حقق 67% عائد سنوي، لماذا هو رائع جداً.
لذا فإن الذكاء الاصطناعي Pauly المدفوع من قبل @AlloraNetwork شارك في المراهنات الحقيقية على Polymarket @Polymarket، بما في ذلك أكثر مشاريع المراهنات شعبية على Polymarket @Polymarket "الانتخابات الأمريكية". بالنسبة لـ Allora @AlloraNetwork، فإن الأمر لا يتعلق باتخاذ قرارات عشوائية بناءً على الحدس، بل يعتمد على مصفوفة النماذج لتصحيح الأحكام في الوقت الفعلي أثناء تقلبات السوق الشديدة، مما يؤدي إلى خيارات محايدة أقرب إلى الواقع.
العائد في الأشهر الثلاثة الأخيرة هو 13.79%، مع تحويله إلى نسبة سنوية 67.65%. هذه النتيجة ليست نتيجة نموذج سحري واحد، بل هي نتيجة استنتاج تم التوصل إليه من خلال شبكة تنسيق كاملة تم تطويرها بمرور الوقت.
____🎯____♦️____🪄____🎯____♦️____🪄____
بعد توافق البيانات، حان الوقت لتوافق الذكاء أن يتصدر.
لذا @AlloraNetwork يوجد في الفريق عدد ليس بالقليل ممن عملوا سابقًا في Chainlink
@chainlink الأشخاص. لقد انتقلوا من تجميع البيانات إلى تجميع الذكاء.
فكرة أيضًا مباشرة جدًا: بدلاً من أن يكون كل واحد مركزًا على نفسه، من الأفضل أن تشكل مجموعة النماذج "مجموعة توافق ذكي"، لتوفير دعم أحكام أكثر استقرارًا وفهمًا للسياق لوكلاء الذكاء الاصطناعي.
لقد حققت شبكة الاختبار 6.92 مليار استنتاج، وجمعت 280,000 نموذج، تغطي 55 موضوعًا. لم تكن هذه البيانات أبداً النقطة التي تروج لها Allora، بل هي الثقة الحقيقية لوضعها على الطاولة.
بعد إطلاق الشبكة الرئيسية، سيتم إصدار الرموز، وستبدأ التفاعلات في السوق الذكي بشكل حقيقي.
____🎯____♦️____🪄____🎯____♦️____🪄____
إذن @AlloraNetwork لم تعطي الذكاء الاصطناعي تسريعًا، بل جعلته يتعلم أن يستمع للآخرين قبل أن يتحدث.
إنه لا يميز بين نماذج المواقف، ولا يهتم بمن يجري بسرعة، بل يكتفي بمعرفة من يقول الحق.
أذكى الأحكام لا تأتي أبداً من نموذج واحد، بل هي نتاج جهود مجموعة من النماذج.
Allora هو المكان الذي يتم فيه التآلف، وهو أيضاً الإيقاع الأساسي لكل الذكاء الاصطناعي الموثوق في المستقبل.