Jaringan agen membutuhkan memori, verifikasi, dan insentif @AlloraNetwork menyatukan itu untuk kecerdasan onchain

Apa yang mencolok:
• Lapisan memori untuk agen AI: status yang persisten di seluruh tugas sehingga output terakumulasi, tidak direset
• Inferensi yang dapat diverifikasi melalui zkML: model yang buruk tidak dapat memanipulasi sistem; bukti membuat kualitas dapat ditegakkan, bukan hanya diklaim
• Koordinasi dinamis: model-model yang dirangking dan diarahkan berdasarkan kinerja sehingga jawaban terbaik muncul di atas seiring waktu

Ini adalah substrat yang hilang untuk jaringan seperti GRID milik @SentientAGI untuk memanfaatkan agen khusus, mengarahkan tugas, dan mempertahankan pembelajaran di seluruh sesi, sebuah langkah dari prompt satu kali menjadi kecerdasan yang tahan lama dan berkembang.

Q4 terasa seperti jendela yang tepat: tim sedang aktif di Singapura, momentum sedang meningkat, dan "Alloratober" adalah tema yang nyata

Pertanyaan untuk pembangun dan kuant.
Jika Anda menghubungkan agen Anda ke memori Allora dan kerangka zkML, kasus penggunaan mana yang Anda kirim pertama: sinyal perdagangan onchain, co-pilot penelitian, peringatan risiko, atau QA data? Balas dan mari kita bandingkan pilihan desain #zkML