En el mundo digital actual, la falta de fluidez en el intercambio de información es realmente un gran dolor de cabeza.
Por ejemplo, al comprar en línea, los comerciantes, las empresas de mensajería y los almacenes tienen su propia información. Para conocer el estado logístico del producto, a menudo es necesario consultar la información de logística por sí mismo o contactar al servicio al cliente, lo que no es un proceso fluido.
En el mercado de valores, si unas pocas personas conocen la información de antemano, pueden obtener una ventaja en las operaciones; esto se debe a que la información no ha fluido adecuadamente y no se ha utilizado bien.
@AlloraNetwork está pensando en combinar blockchain y AI para resolver este asunto, permitiendo que la información se transmita sin problemas entre diferentes personas, y luego, con un grupo de AI trabajando juntos, convertir la información en una base confiable para la toma de decisiones.
➢ Tener un sólido trasfondo y fortaleza Desde su fundación en 2019 hasta ahora, ha obtenido una inversión de 35 millones de dólares, con inversores que incluyen a instituciones reconocidas como Polychain y Framework.
Miembros clave del equipo: provenientes de proyectos como Chainlink, Coinbase, entre otros, estos miembros han ayudado a Chainlink a desarrollarse desde sus inicios hasta convertirse en un referente de la industria.
La colaboración incluye grandes empresas como Saudi Telecom, Alibaba y Amazon AWS.
En la plataforma de prueba se han reunido más de 280,000 modelos, se han realizado cerca de 700 millones de predicciones, los principales inversores, equipos experimentados y socios fuertes son un importante soporte para su desarrollo constante.
Allora no es un único modelo de IA, sino más bien una plataforma de colaboración de IA que reúne varios modelos de IA y a las personas que los operan, con diferentes roles y divisiones de trabajo:
⬛️Trabajador: utiliza IA para hacer predicciones
⬛️Reconocedores: La mayoría son expertos de la industria que evalúan los resultados de estas predicciones y les otorgan una puntuación.
⬛️Validador: encargado de mantener el funcionamiento normal de la plataforma
⬛️Consumidor: compra estos resultados de predicción
Los trabajadores que predicen positivamente, los evaluadores que tienen una buena reputación y los validadores que mantienen la red, todos pueden recibir recompensas correspondientes.
Los consumidores obtienen los resultados de predicción de IA que necesitan a través de tokens, por ejemplo, cuando las empresas realizan pronósticos de mercado, pueden obtener los servicios relevantes directamente aquí.
Este modelo de colaboración entre múltiples roles es genial, conecta las etapas de producción, evaluación, mantenimiento y consumo de la IA, formando un ciclo ecológico completo, como una máquina precisa, donde cada parte tiene su función, impulsando el funcionamiento de toda la plataforma.
➢Colaboración importante: hacer que los agentes de IA sean más poderosos Allora ha estado haciendo bastante movimiento en la expansión de aplicaciones de agentes de IA, y su colaboración con @virtuals_io vale la pena mencionar.
Ellos están creando juntos una nueva era de agentes de inteligencia artificial, los desarrolladores en @GAME_Virtuals pueden, gracias a la sabiduría de Allora, que puede auto-mejorarse y en la que todos colaboran, desarrollar estrategias de agente de trading más inteligentes y avanzadas.
Esto significa que las transacciones de los agentes de IA en las escenas del juego serán más estratégicas, ya no serán simplemente acciones mecánicas.
Además, el marco de agente de IA CDP AgentKit de @coinbase ahora admite a Allora como proveedor de acciones, abriendo nuevas puertas inteligentes para los agentes de IA en el ámbito de las criptomonedas.
Esta colaboración permite a los desarrolladores crear agentes de IA que ejecutan operaciones en la cadena utilizando inteligencia avanzada. No solo pueden realizar operaciones automáticas básicas, sino que también pueden adaptarse a los cambios del mercado, formular estrategias y ejecutar operaciones financieras, aumentando la eficiencia de las aplicaciones criptográficas y permitiéndoles responder de manera más flexible a las fluctuaciones del mercado.
Estas colaboraciones reflejan perfectamente el valor de la capa inteligente de Allora, al colaborar con plataformas de diferentes campos, llevando esa manera de pensar conjunta a más lugares, permitiendo que los agentes de IA se utilicen en más escenarios, y también demuestra que este modelo puede ser compatible con otras cosas, lo cual es realmente útil.
➢Valores centrales y modelo conveniente El valor central de Allora radica en resolver el problema de las alucinations que existen actualmente en la IA.
Un solo modelo de IA a menudo genera información errónea, mientras que Allora integra los resultados de salida de múltiples modelos a través de la inferencia sintética, similar a una consulta de expertos, mejorando la precisión mediante el juicio colectivo.
Además, el modo orientado a objetivos es más conveniente: Tradicionalmente, el uso de IA requería que los usuarios eligieran el modelo por sí mismos, pero en Allora, los usuarios solo necesitan especificar sus necesidades y la plataforma emparejará automáticamente las combinaciones de modelos adecuadas, lo que reduce significativamente la barrera de entrada para el uso de IA, permitiendo que más personas disfruten de las ventajas que ofrece.
➢Casos de aplicación real: efectividad del mecanismo de verificación Allora anteriormente colaboró con Robonet para desarrollar un agente de inteligencia artificial llamado Pauly, especializado en predecir el comercio de contratos de elecciones estadounidenses en el mercado.
El año pasado, Pauly logró un rendimiento del 13.79% en 3 meses gracias a los resultados de las predicciones de varios modelos de IA integrados por Allora, con una rentabilidad anualizada cercana al 68%, superando el rendimiento de muchas instituciones profesionales.
Este caso demuestra que, cuando una sola IA es propensa a sesgos en su juicio, la toma de decisiones en conjunto por múltiples IAs puede mejorar la fiabilidad de las decisiones.
En un contexto de complejidad como la volatilidad del mercado, lograr resultados tan destacados demuestra las ventajas de la colaboración entre múltiples modelos. ¡Espero su aplicación en más campos! #AlloraNetwork
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En el mundo digital actual, la falta de fluidez en el intercambio de información es realmente un gran dolor de cabeza.
Por ejemplo, al comprar en línea, los comerciantes, las empresas de mensajería y los almacenes tienen su propia información. Para conocer el estado logístico del producto, a menudo es necesario consultar la información de logística por sí mismo o contactar al servicio al cliente, lo que no es un proceso fluido.
En el mercado de valores, si unas pocas personas conocen la información de antemano, pueden obtener una ventaja en las operaciones; esto se debe a que la información no ha fluido adecuadamente y no se ha utilizado bien.
@AlloraNetwork está pensando en combinar blockchain y AI para resolver este asunto, permitiendo que la información se transmita sin problemas entre diferentes personas, y luego, con un grupo de AI trabajando juntos, convertir la información en una base confiable para la toma de decisiones.
➢ Tener un sólido trasfondo y fortaleza
Desde su fundación en 2019 hasta ahora, ha obtenido una inversión de 35 millones de dólares, con inversores que incluyen a instituciones reconocidas como Polychain y Framework.
Miembros clave del equipo: provenientes de proyectos como Chainlink, Coinbase, entre otros, estos miembros han ayudado a Chainlink a desarrollarse desde sus inicios hasta convertirse en un referente de la industria.
La colaboración incluye grandes empresas como Saudi Telecom, Alibaba y Amazon AWS.
En la plataforma de prueba se han reunido más de 280,000 modelos, se han realizado cerca de 700 millones de predicciones, los principales inversores, equipos experimentados y socios fuertes son un importante soporte para su desarrollo constante.
Allora no es un único modelo de IA, sino más bien una plataforma de colaboración de IA que reúne varios modelos de IA y a las personas que los operan, con diferentes roles y divisiones de trabajo:
⬛️Trabajador: utiliza IA para hacer predicciones
⬛️Reconocedores: La mayoría son expertos de la industria que evalúan los resultados de estas predicciones y les otorgan una puntuación.
⬛️Validador: encargado de mantener el funcionamiento normal de la plataforma
⬛️Consumidor: compra estos resultados de predicción
Los trabajadores que predicen positivamente, los evaluadores que tienen una buena reputación y los validadores que mantienen la red, todos pueden recibir recompensas correspondientes.
Los consumidores obtienen los resultados de predicción de IA que necesitan a través de tokens, por ejemplo, cuando las empresas realizan pronósticos de mercado, pueden obtener los servicios relevantes directamente aquí.
Este modelo de colaboración entre múltiples roles es genial, conecta las etapas de producción, evaluación, mantenimiento y consumo de la IA, formando un ciclo ecológico completo, como una máquina precisa, donde cada parte tiene su función, impulsando el funcionamiento de toda la plataforma.
➢Colaboración importante: hacer que los agentes de IA sean más poderosos
Allora ha estado haciendo bastante movimiento en la expansión de aplicaciones de agentes de IA, y su colaboración con @virtuals_io vale la pena mencionar.
Ellos están creando juntos una nueva era de agentes de inteligencia artificial, los desarrolladores en @GAME_Virtuals pueden, gracias a la sabiduría de Allora, que puede auto-mejorarse y en la que todos colaboran, desarrollar estrategias de agente de trading más inteligentes y avanzadas.
Esto significa que las transacciones de los agentes de IA en las escenas del juego serán más estratégicas, ya no serán simplemente acciones mecánicas.
Además, el marco de agente de IA CDP AgentKit de @coinbase ahora admite a Allora como proveedor de acciones, abriendo nuevas puertas inteligentes para los agentes de IA en el ámbito de las criptomonedas.
Esta colaboración permite a los desarrolladores crear agentes de IA que ejecutan operaciones en la cadena utilizando inteligencia avanzada. No solo pueden realizar operaciones automáticas básicas, sino que también pueden adaptarse a los cambios del mercado, formular estrategias y ejecutar operaciones financieras, aumentando la eficiencia de las aplicaciones criptográficas y permitiéndoles responder de manera más flexible a las fluctuaciones del mercado.
Estas colaboraciones reflejan perfectamente el valor de la capa inteligente de Allora, al colaborar con plataformas de diferentes campos, llevando esa manera de pensar conjunta a más lugares, permitiendo que los agentes de IA se utilicen en más escenarios, y también demuestra que este modelo puede ser compatible con otras cosas, lo cual es realmente útil.
➢Valores centrales y modelo conveniente
El valor central de Allora radica en resolver el problema de las alucinations que existen actualmente en la IA.
Un solo modelo de IA a menudo genera información errónea, mientras que Allora integra los resultados de salida de múltiples modelos a través de la inferencia sintética, similar a una consulta de expertos, mejorando la precisión mediante el juicio colectivo.
Además, el modo orientado a objetivos es más conveniente:
Tradicionalmente, el uso de IA requería que los usuarios eligieran el modelo por sí mismos, pero en Allora, los usuarios solo necesitan especificar sus necesidades y la plataforma emparejará automáticamente las combinaciones de modelos adecuadas, lo que reduce significativamente la barrera de entrada para el uso de IA, permitiendo que más personas disfruten de las ventajas que ofrece.
➢Casos de aplicación real: efectividad del mecanismo de verificación
Allora anteriormente colaboró con Robonet para desarrollar un agente de inteligencia artificial llamado Pauly, especializado en predecir el comercio de contratos de elecciones estadounidenses en el mercado.
El año pasado, Pauly logró un rendimiento del 13.79% en 3 meses gracias a los resultados de las predicciones de varios modelos de IA integrados por Allora, con una rentabilidad anualizada cercana al 68%, superando el rendimiento de muchas instituciones profesionales.
Este caso demuestra que, cuando una sola IA es propensa a sesgos en su juicio, la toma de decisiones en conjunto por múltiples IAs puede mejorar la fiabilidad de las decisiones.
En un contexto de complejidad como la volatilidad del mercado, lograr resultados tan destacados demuestra las ventajas de la colaboración entre múltiples modelos. ¡Espero su aplicación en más campos! #AlloraNetwork