代理網路需要記憶、可驗證性和激勵機制 @AlloraNetwork 正在將這些元素整合在一起,以實現鏈上智能。



突出之處:
• AI代理的記憶層:在任務之間保持持久狀態,使輸出累積而非重置
• 通過 zkML 可驗證推理:糟糕的模型無法操控系統;證明使質量可強制執行,而不僅僅是聲稱
• 動態協調:根據表現對模型進行排名和路由,使最佳答案隨着時間的推移浮出水面

這是像 @SentientAGI 的 GRID 這樣網路所缺失的基材,用於接入專門的代理,路由任務,並在多個會話中保留學習成果,從單次提示轉向持久、不斷發展的智能。

第四季度感覺是合適的時機:團隊在新加坡上線,勢頭正在上升,“Alloratober”是真正的主題

對建設者和量化交易者的問題:
如果你將你的代理連接到Allora的記憶和zkML框架,你會首先推出哪個用例:鏈上交易信號、研究副駕駛、風險警報,還是數據質量保證?回復我們並比較設計選擇 #zkML
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