交易代理是如何處理盤面數據以生成信號的？
並在每筆交易中自我提升？
➥ @AlloraNetwork 讓多個機器學習模型共同工作、競爭和自我提升，使您的智能體在每次交易中變得更聰明。

那麼 ██████████████]99%

想象一下，每次交易都變得更聰明的人工智能代理。
那就是 Allora x CreatorBid 🤝
➥ @AlloraNetwork的集體智能正在驅動@CreatorBid的AI Agent SDK，爲鏈上自動化帶來實時自我改進的推理。
這解鎖了:👇
> 價格敏感的交易代理
> 中途執行時適應的策略
> 實時學習的機器人
> 不再使用硬編碼邏輯
代理人的未來是集體智慧。

gML 然後我們fam ⏳

靜態規則已淘汰，自我改進的模型已成爲趨勢。
- @AlloraNetwork gML

7 天內 👀 35 次
這是與 Allora 的自我提升嗎？

Allora正在構建加密貨幣的首個多智能體人工智能架構。
– @AlloraNetwork 👀

你的交易機器人仍然運行在相同的邏輯上嗎？
➥ @AlloraNetwork 正在與 @Injective 合作，通過自我提升的智能爲 iAgent SDK 提供支持。
此集成使開發者能夠構建能夠學習、適應並精確執行復雜任務的AI代理。
這對開發者意味着什麼 👇
> 從過去交易中學習的代理
> 自動優化的投資組合
> 實時適應的風險模型
> 不再是具有固定邏輯的靜態機器人
> 集體模型做出的決策
當大型語言模型與去中心化智能相遇時，就會發生這樣的事情。

gML 所以，朋友 ⏳

縮小視野，猜猜 @AlloraNetwork 的代幣生成事件(TGE) 👀
感謝 @Sizeo2004 構建這個模型。

在主網之後，@AlloraNetwork將在一年內與250多個項目進行集成。
那是我的預測。

現實世界資產最大的問題是什麼？
糟糕的定價。流動性差的市場。零實時智能。
➥ @AlloraNetwork 和 @Novastro_xyz 正在合作爲現實世界資產帶來人工智能驅動的智能。
這解鎖了什麼👇
> 實時評估房地產、碳信用和商品等真實資產
> AI預測的APY讓借貸和質押更智能
> 動態 LTV 和清算保護
> 利用預測性AI優化流動性
> 更安全、可擴展的基於RWA的L2代幣化

gML @AlloraNetwork 家人們 - 這個新的Explorer更新非常幹淨。

交易量回到加密市場。
– 現貨交易量本月達到1.6萬億
– 高於過去4個月
如果這種情況持續下去，八月將會非常瘋狂

八月屬於 @AlloraNetwork 👀

與 @AlloraNetwork 團隊🧠一起舉辦 AMA
加入 @roshpatel_ 和 @allorapills 深入了解 Allora 從 Testnet 到 Mainnet 的旅程，以及去中心化智能是如何運作的。
🗓️ 星期三，7月30日
🕗 印度標準時間 19：00
🎙️ 語言：英語 / 印地語
您被邀請參加與 Allora Network 的特別 AMA。
🔔 設置提醒：

大多數人工智能預測失敗是因爲它們孤立工作。
@AlloraNetwork 是如何解決這個問題的：
➥ Allora的模型協調網路 (MCN) 在模型預測之前預測哪些模型將會失敗，並提升那些預測正確的模型。
而不是依賴於一個模型:
• 同時運行多個模型
• 實時預測他們的準確性
• 更高權重最佳選擇
• 每次預測都變得更聰明