代理网络需要记忆、可验证性和激励机制 @AlloraNetwork 正在将这些元素整合在一起,以实现链上智能。



突出之处:
• AI代理的记忆层:在任务之间保持持久状态,使输出累积而非重置
• 通过 zkML 可验证推理:糟糕的模型无法操控系统;证明使质量可强制执行,而不仅仅是声称
• 动态协调:根据表现对模型进行排名和路由,使最佳答案随着时间的推移浮出水面

这是像 @SentientAGI 的 GRID 这样网络所缺失的基材,用于接入专门的代理,路由任务,并在多个会话中保留学习成果,从单次提示转向持久、不断发展的智能。

第四季度感觉是合适的时机:团队在新加坡上线,势头正在上升,“Alloratober”是真正的主题

对建设者和量化交易者的问题:
如果你将你的代理连接到Allora的记忆和zkML框架,你会首先推出哪个用例:链上交易信号、研究副驾驶、风险警报,还是数据质量保证?回复我们并比较设计选择 #zkML
查看原文
post-image
此页面可能包含第三方内容,仅供参考(非陈述/保证),不应被视为 Gate 认可其观点表述,也不得被视为财务或专业建议。详见声明
  • 赞赏
  • 评论
  • 转发
  • 分享
评论
0/400
暂无评论
交易,随时随地
qrCode
扫码下载 Gate App
社群列表
简体中文
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)