التنبؤ هو مستقبل الذكاء الاصطناعي.
تتزايد نماذج التنبؤ بشكل أساسي، لكن معظم التوقعات محصورة داخل شبكات فردية → لا توجد ذكاء جماعي.
➢ عدم التنسيق
➢ عدم مشاركة الإشارة
➢ نفس الأخطاء
➢ لا توجد رؤى مركبة
هذا هو المكان الذي يأتي فيه @AlloraNetwork:
➢ التنبؤ اللامركزي
➢ الذكاء الجماعي
➢ محاذاة الحوافز
➢ يتحسن ذاتيًا مع مرور الوقت

لم تكن العملات البديلة بهذا الرخص مقابل BTC منذ عام 2019.

شبكات تنسيق النماذج (MCNs) هي الطبقة التالية من الذكاء الاصطناعي.
بدلاً من نموذج واحد كبير، MCNs:
>> توزيع العمل عبر النماذج
> دمج المخرجات لزيادة الدقة
> مكافأة المساهمين بالحوافز
لماذا هذا مهم:
>> توقعات أقوى وأكثر موثوقية
> الذكاء الجماعي، وليس المعزول
> أنظمة تحسين الذات
> حوافز متوافقة
- MCN @AlloraNetwork يفتح طريقة جديدة لتوسيع الذكاء الاصطناعي: لامركزية ومنسقة ومتوافقة اقتصاديًا.
[ إنفوجرافيك بواسطة @Param_eth ]

وصل عرض العملة المستقرة إلى ATH قدره 277 مليار دولار.
(إذا كنت تتذكر فقط أزواج BTC/ETH، فأنت OG)

'نظام Polkadot الإيكولوجي يرتفع بهدوء:
- @MoonbeamNetwork: 9 ملايين txns
- @EnterTheMythos: 5 ملايين txns
- @PhalaNetwork: 5 ملايين txns
- @peaq: 2M معاملات
إجمالي النظام البيئي: 49M+ معاملات شهرية.
$GLMR $PHA $PEAQ 👀

اليوم: لا يمكنك الاعتماد تمامًا على ردود OpenAI أو غيرها من LM.
النماذج اللغوية الكبيرة الحالية هي "صناديق سوداء."
➥ @PhalaNetwork تغير هذا من خلال تشغيل LLMs داخل بيئة تنفيذ موثوقة (TEE):
► التنفيذ الآمن: يعمل LLM في بيئة محمية بالأجهزة تمنع العبث
► استجابات قابلة للتحقق: كل مخرج يتضمن دليل تشفيري على الأصالة
► التحقق بدون ثقة: استبدل "ثق بي يا صديقي" باليقين الرياضي
الذكاء الاصطناعي السري = بيانات خاصة، تنفيذ آمن، نتائج قابلة للتحقق. $Pha 👀

بينما تباطأت مشاريع أخرى في التطوير، حقق $ICP للتو أكثر من 40 ألف التزامات شهرية: أعلى مستوى على الإطلاق.
@dfinity (إنترنت الكمبيوتر)

gML @AlloraNetwork fam 🫂

الذكاء الاصطناعي قادم إلى @SonicLabs 👀
➥ @SonicLabs يمنح 50,000 دولار لـ @AlloraNetwork لجلب الذكاء الجماعي الاصطناعي إلى نظامه البيئي.
لماذا يعتبر ذلك مهمًا:
• سونيك يجلب السرعة
• ألوارا تجلب الذكاء
ما الذي يفتح هذا 👇
► عوائد أكثر ذكاءً: تصميم استراتيجيات العائد باستخدام توقعات دقيقة للأسعار، والتقلبات، والسيولة، وأسعار الفائدة.
► أسواق أكثر أمانًا: استخدم نماذج مخاطر الذكاء الاصطناعي لتحديد قيم القرض الديناميكية، وتحسين حدود التصفية وحماية الجانب السلبي.
► تسعير أفضل: بيانات أسعار موثوقة للأسهم الصغيرة، NFT، الأصول الحقيقية، ائتمانات الكربون والعقارات.
$S - $Allo

➥ @AlloraNetwork مفتوح لأي نموذج ML لإنشاء توقعات واستراتيجيات أفضل في مجال العملات المشفرة.
إليك 3 أنواع من النماذج التي يمكنك توصيلها بـ Allora وكيفية استخدامها في Web3:
► التعلم المُشرف:
يتعلم من البيانات الم labeled مثل تحركات الأسعار السابقة والاتجاهات. يساعد Allora في بناء تغذيات أسعار دقيقة، ونماذج المخاطر، واستراتيجيات الخزائن.
► التعلم غير المراقب:
يكتشف الأنماط في البيانات الخام بدون تسميات. يسمح لألوورا بالكشف عن أنظمة السوق، واكتشاف النشاط غير المعتاد، وتحسين التنبؤ.
► التعلم المعزز:
يتعلم من خلال التجربة والخطأ. يدعم الوكلاء الذين يتكيفون استراتيجيات التداول والعائد والتحكيم استنا

سونيك أسرع مما تعتقد.
► 0 ثانية نهائية
► 400K TPS تم اختباره
► أقل وقت لكتلة (0.49s)
► 500K+ معاملات يومية
@SonicLabs - $S 👀

ألو x فالا هنا 🤝
➥ AI المتطور ذاتيًا من @AlloraNetwork يدمج مع شبكة TEE المكونة من أكثر من 30K جهاز من @PhalaNetwork.
كلا البروتوكولين يبنيان نظام DeAI البيئي، حيث يجب على وكلاء الذكاء الاصطناعي حماية البيانات الحساسة بشكل افتراضي.
كيف تقوم هذه التعاونات بترقيتهم:
➢ تدريب نموذج خاص: يتعلم الذكاء الاصطناعي من مجموعات البيانات الحساسة دون الكشف عن البيانات الخام.
➢ تجميع استدلال آمن: يتم دمج النتائج بشكل خاص، مع ظهور المخرجات النهائية فقط.
➢ التسليم السري: تبقى الاستنتاجات مخفية حتى عن العمال الذين ينتجونها، ويتم تسليمها فقط إلى المستخدم النهائي.
➢ وكلاء الذكاء الاصطناعي التكيفيين: نماذج تتكيف