Eu fui jogar cartas com um fren, ele costumava sempre depender da memória para resumir onde perdeu na rodada anterior e então mudar na próxima. Infelizmente, ele está sempre um passo atrás - quando a partida muda, é quando ele percebe que a estratégia estava errada.
Eu brinquei com ele dizendo: "Tu és como a IA tradicional, só resolves os problemas depois de eles acontecerem."
fren com uma expressão confusa: "O que quer dizer?"
Eu expliquei: se você puder antecipar a próxima jogada do seu oponente, sabendo qual carta tem mais chances de ganhar, você não estaria um passo à frente? É isso que a Allora faz.
@AlloraNetwork não é apenas uma IA de revisão, tem um mecanismo chamado Performance Forecasting - que em chinês pode ser entendido como "previsão de desempenho". Em resumo, ele prevê qual modelo é o mais confiável no ambiente atual antes que todos os modelos sejam ativados, e então dá mais peso a ele, enquanto enfraquece os modelos com desempenho inferior.
Assim como um fren jogando cartas, não esperando que o oponente jogue uma grande jogada, mas ajustando sua própria estratégia primeiro. Naquela situação do cisne negro da semana passada, se a Allora tivesse sido lançada mais cedo, poderia ter antecipado qual estratégia seria eficaz, possivelmente evitando uma grande parte da liquidação em cadeia.
Ele também tem a capacidade de autoevolução. Após cada previsão, ele ajusta-se com base no resultado real—como quando você termina uma partida, resume a experiência e, na próxima, otimiza automaticamente a estratégia.
Eu brinquei com ele dizendo: "Tu és como a IA tradicional, só resolves os problemas depois de eles acontecerem."
fren com uma expressão confusa: "O que quer dizer?"
Eu expliquei: se você puder antecipar a próxima jogada do seu oponente, sabendo qual carta tem mais chances de ganhar, você não estaria um passo à frente? É isso que a Allora faz.
@AlloraNetwork não é apenas uma IA de revisão, tem um mecanismo chamado Performance Forecasting - que em chinês pode ser entendido como "previsão de desempenho". Em resumo, ele prevê qual modelo é o mais confiável no ambiente atual antes que todos os modelos sejam ativados, e então dá mais peso a ele, enquanto enfraquece os modelos com desempenho inferior.
Assim como um fren jogando cartas, não esperando que o oponente jogue uma grande jogada, mas ajustando sua própria estratégia primeiro. Naquela situação do cisne negro da semana passada, se a Allora tivesse sido lançada mais cedo, poderia ter antecipado qual estratégia seria eficaz, possivelmente evitando uma grande parte da liquidação em cadeia.
Ele também tem a capacidade de autoevolução. Após cada previsão, ele ajusta-se com base no resultado real—como quando você termina uma partida, resume a experiência e, na próxima, otimiza automaticamente a estratégia.
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