"Це не одна модель, що перевершує ринок, а група моделей, які навчилися співпрацювати."

Отже, @AlloraNetwork не змагається за місця в рейтингах, воно настільки скромне, що ви не можете уявити, як той тихий учень, який добре навчається в класі.
Отже, @AlloraNetwork займається більш базовими справами, організовуючи розподілені моделі, як керуючи даними, так і керуючи інтелектом.
Це ще один проект, який настільки стриманий, що в це важко повірити, це не фантазія, написана в білому папері, а реальна мережа, яка вже працює.

____🎯____♦️____🪄____🎯____♦️____🪄____

Група моделей, різні функції, разом роблять висновки.

Отже, @AlloraNetwork більше турбує, як моделі співпрацюють.
Як і дані розкладу, організуйте інтелект, щоб об'єднати розрізнені моделі в координовану мережу.
Ця система не слідує «традиційним» планам, викладеним у білому документі, а базується на «реально реалізованій» мережевій архітектурі.

Отже, @AlloraNetwork не відповідає за навчання моделей, вона більше зосереджена на тому, щоб різні моделі працювали разом, використовуючи сильні сторони кожної моделі.
Ви ставите питання, і воно не відповідає відразу, а спочатку залучає групу моделей, щоб обговорити його, проводячи «групову зустріч», щоб подивитися, хто більше знайомий з цього типу питань, а потім разом ухвалює рішення.
Я навіть не можу знайти слова, щоб описати цей механізм, з матеріалів знайшов "механізм пріоритету контенту", це звучить як академічний термін, але він дійсно вже приніс результати на практиці, стабільніше, ніж багато незалежних моделей.

____🎯____♦️____🪄____🎯____♦️____🪄____

За три місяці часу, досягнуто 67% річних, чому це так вражаюче.

Отже, AI-інтелект Pauly, керований @AlloraNetwork, брав участь у реальних ставках на Polymarket @Polymarket, зокрема на найпопулярніший проект ставок "Американські вибори" на Polymarket @Polymarket. Для Allora @AlloraNetwork це не спонтанне рішення, а покладається на матрицю моделей, яка в умовах різких коливань ринку в реальному часі коригує оцінки, щоб зробити нейтральний вибір, який ближчий до факту.

Остаточний дохід за три місяці становить 13,79%, що еквівалентно річному показнику 67,65%. Цей результат не є результатом якоїсь магічної моделі, а є висновком, досягнутим завдяки повторним налаштуванням цілого координованого мережі.

____🎯____♦️____🪄____🎯____♦️____🪄____

Після досягнення консенсусу даних, настала черга для інтелектуального консенсусу.

Отже, у команди @AlloraNetwork є чимало людей, які раніше працювали з Chainlink.
@chainlink людей. Вони перейшли від агрегації даних до агрегації розуму.
Ідея також дуже проста: замість того, щоб кожен зосереджувався на собі, краще дозволити моделі створити «групу інтелектуального консенсусу», яка надає AI Agent більш надійну та контекстуально значущу підтримку в ухваленні рішень.

На тестовій мережі вже виконано 6,92 мільярда висновків, залучено 280 тисяч моделей, охоплено 55 тем. Ці дані ніколи не були акцентом реклами Allora, а насправді демонструють їхню впевненість, ставлячи їх на стіл.

Після запуску основної мережі будуть випущені токени, і лише тоді справжній зв'язок у всьому інтелектуальному ринку буде вважатися відкритим.

____🎯____♦️____🪄____🎯____♦️____🪄____

Отже, @AlloraNetwork не прискорив AI, а навчив його спочатку слухати, а потім мовчати.

Він не ставить вимог до моделей, і не цікаво, хто бігає швидше, а лише важливо, хто говорить правду.
Найбільш розумні оцінки ніколи не походять безпосередньо з одного моделі, а є результатом "шліфування" групи моделей.
Allora – це те місце, де відбувається налагодження, а також базовий ритм для всього надійного ШІ в майбутньому.