Lapisan prediktif baru yang saya gali: @AlloraNetwork

Topik = mini pasar untuk sinyal yang terukur:
• Tentukan variabel target (harga BTC, gas ETH, volume NFT), cakrawala, kerugian
• Pekerja menjalankan model dan memposting prediksi
• Peramal memprediksi meta yang model mana yang tepat dalam rezim ini
• Reputers/validator menyelesaikan hasil, memperbarui skor onchain

Mengapa ini penting untuk likuiditas:
• Brankas AI memposisikan modal LP menjelang pergeseran penawaran/permintaan
• Pergerakan yang dipimpin oleh ramalan mengurangi waktu reaksi dan menurunkan IL
• Biaya untuk inferensi dibayar dalam $ALLO dan mengalir ke sisi pasokan yang memberikan akurasi

Ini terasa seperti jembatan antara quant ML dan eksekusi onchain model adaptif yang berkolaborasi dan bersaing di tempat yang penting.

Topik mana yang akan Anda mulai terlebih dahulu: volume BTC / gas ETH / volume NFT? Sebutkan pilihan Anda.

Juga mengamati sinergi dengan @CryptoRubic pada aliran lintas rantai; swap berbasis data + likuiditas prediktif bisa menjadi kombinasi yang mematikan

gML $ALLO #DeFi