Fui a jugar a las cartas con un fren, él solía depender de su memoria para resumir en qué falló en la ronda anterior y luego cambiar en la siguiente. Desafortunadamente, siempre se quedaba un paso atrás: cuando se daba cuenta de que la estrategia no era correcta, la partida ya había cambiado.
Le dije en broma: "Eres como una IA tradicional, siempre solucionando problemas después de que ocurren."
fren con una expresión de confusión: "¿Qué significa?"
Yo expliqué: si puedes anticipar el próximo movimiento de tu oponente y saber qué carta tiene más probabilidades de ganar, ¿no estarías un paso adelante? Eso es lo que hace Allora.
@AlloraNetwork no es solo una IA de tipo retrospectivo, tiene un mecanismo llamado Performance Forecasting, que se puede entender en chino como "predicción de rendimiento". En pocas palabras, predice qué modelo es el más confiable en el entorno actual antes de que todos los modelos actúen, y luego le otorga más peso, debilitando los modelos con un rendimiento deficiente.
Así como un fren juega cartas, no espera a que el oponente use su gran movimiento, sino que ajusta su propio estilo de juego primero. La semana pasada, ese movimiento del cisne negro, si Allora se hubiera lanzado antes, podría haber anticipado qué estrategia era efectiva, y posiblemente habría evitado más de la mitad de las liquidaciones en cadena.
También tiene la capacidad de autoevolucionarse. Después de cada predicción, toma los resultados reales para calibrarse, como cuando terminas una partida y resumes la experiencia, luego en la siguiente ronda optimizas automáticamente tu estrategia.
Le dije en broma: "Eres como una IA tradicional, siempre solucionando problemas después de que ocurren."
fren con una expresión de confusión: "¿Qué significa?"
Yo expliqué: si puedes anticipar el próximo movimiento de tu oponente y saber qué carta tiene más probabilidades de ganar, ¿no estarías un paso adelante? Eso es lo que hace Allora.
@AlloraNetwork no es solo una IA de tipo retrospectivo, tiene un mecanismo llamado Performance Forecasting, que se puede entender en chino como "predicción de rendimiento". En pocas palabras, predice qué modelo es el más confiable en el entorno actual antes de que todos los modelos actúen, y luego le otorga más peso, debilitando los modelos con un rendimiento deficiente.
Así como un fren juega cartas, no espera a que el oponente use su gran movimiento, sino que ajusta su propio estilo de juego primero. La semana pasada, ese movimiento del cisne negro, si Allora se hubiera lanzado antes, podría haber anticipado qué estrategia era efectiva, y posiblemente habría evitado más de la mitad de las liquidaciones en cadena.
También tiene la capacidad de autoevolucionarse. Después de cada predicción, toma los resultados reales para calibrarse, como cuando terminas una partida y resumes la experiencia, luego en la siguiente ronda optimizas automáticamente tu estrategia.
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