. @AlloraNetwork смещает развитие ИИ с модельного подхода (, где отдельные модели конкурируют ), на целевой подход (, где модели динамически оптимизируют общие цели ). Централизованные экосистемы ИИ страдают от неэффективности, большинство моделей машинного обучения остаются изолированными или недоступными. Allora решает эту проблему.
Datachains предлагает доступное, масштабируемое хранилище. Обычно... они хранят данные навсегда без дальнейшей функциональности. @irys_xyz идет дальше, чтобы поддерживать временное/постоянное хранение и при этом делает данные программируемыми. Вы можете непосредственно встроить правила в данные!!
если вы пробуете лонги и неоспоримого быка, этот уровень должен быть тем, где вы должны попробовать строить лонги. хотя цена должна быть в районе 108k-106K, прежде чем я начну искать лонги. это для скальперов.
. @irys_xyz работает на IrysVM. Думайте об этом как о слиянии вычислений и постоянства. Исполнение не отделимо. Оно неотъемлемо от того, где находятся данные.
Модели, созданные на @AlloraNetwork, чтобы работать пользователями в Web3. почему? Вместо того чтобы полагаться на изолированные модели, пользователи предпочитают модели, которые работают в сценариях реального времени. Этот сдвиг обеспечивает результаты, которые превосходят выход любой отдельной модели!