الجيل التالي من L1 مصمم لإحداث ثورة في كيفية تفاعل التطبيقات والعقود الذكية مع البيانات. نعم، هذا هو @irys_xyz

. @AlloraNetwork تحول تطوير الذكاء الاصطناعي من التركيز على النماذج ( حيث تتنافس النماذج الفردية ) إلى التركيز على الأهداف ( حيث تقوم النماذج بتحسين ديناميكي للأهداف المشتركة ).
تعاني أنظمة الذكاء الاصطناعي المركزية من عدم الكفاءة حيث تظل معظم نماذج التعلم الآلي معزولة أو غير قابلة للوصول. يحل Allora هذه المشكلة.

لقد سككت للتو عملة CHOG Soulbound!
سك لك في:
CHOGTOBER حقيقي @chogNFT @chog

إلون ماذا بحق الجحيم يا رجل

في معظم الأوقات، لا تحتاج إلى القيام بالكثير، فقط اجلس، واسترخِ. ضع يديك معًا فقط لمشاهدة كيف تسير الأمور.

أنا مريض & متعب من هذا التطبيق الآن.

أنت تعلم أنك يمكنك فقط الجلوس على يديك وانتظار تشكيل هيكل جيد قبل التداول، أليس كذلك؟

أخطاء وقعت في الحسابات التي كنت أتحكم بها

توفر Datachains تخزينًا ميسور التكلفة وقابلًا للتوسع.
عادةً... يقومون بتخزين البيانات بشكل دائم دون أي وظائف إضافية.
@irys_xyz تذهب أبعد لدعم التخزين المؤقت/الدائم وتظل تجعل البيانات قابلة للبرمجة.
يمكنك تضمين القواعد مباشرة في البيانات!!

. @irys_xyz مدعوم من IrysVM.
فكر في الأمر على أنه دمج الحسابات مباشرة مع الاستمرارية.
التنفيذ ليس منفصلاً. إنه جزء لا يتجزأ من مكان وجود البيانات.

نماذج مبنية على @AlloraNetwork للعمل من قبل المستخدمين عبر Web3. لماذا؟
بدلاً من الاعتماد على النماذج المعزولة، يفضل المستخدمون النماذج التي تعمل في سيناريوهات الوقت الحقيقي.
يضمن هذا التحول نتائج تتجاوز أي مخرجات نموذج فردي!