Результати тестової мережі Allora Network перевищили очікування,
Застосування децентралізованого машинного навчання безпосередньо до основних викликів, таких як прогнозування цін на короткі цикли, демонструє значні технологічні досягнення.
Основою цього протоколу є механізм контекстного сприйняття: Система прогнозування може в реальному часі аналізувати ефективність різних моделей і динамічно налаштовувати ваги, створюючи мережу самостійної ітеративної оптимізації. Такий дизайн значно перевершує традиційний ШІ.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
10 лайків
Нагородити
10
8
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
PerpetualLonger
· 18хв. тому
Ще одна можливість для бичачих трейдерів вийти на берег. Купувати просадку, пам'ятайте, що я сказав.
Переглянути оригіналвідповісти на0
LeverageAddict
· 20год тому
Ой, прогнозна система може працювати.
Переглянути оригіналвідповісти на0
WalletAnxietyPatient
· 20год тому
Це також може вийти за рамки? Це просто розкрутка.
Переглянути оригіналвідповісти на0
SerumSquirter
· 20год тому
Знову монета, розкручена штучним інтелектом, тс-тс.
Переглянути оригіналвідповісти на0
RiddleMaster
· 20год тому
寄, навчіться прогнозувати — тоді ви втратите ще більше
Переглянути оригіналвідповісти на0
AirdropHunter9000
· 21год тому
Цей раунд просто вражає, прогнози цін занадто точні.
Переглянути оригіналвідповісти на0
airdrop_whisperer
· 21год тому
криптосвіт старих невдах обов'язково отримає Аірдроп
Результати тестової мережі Allora Network перевищили очікування,
Застосування децентралізованого машинного навчання безпосередньо до основних викликів, таких як прогнозування цін на короткі цикли, демонструє значні технологічні досягнення.
Основою цього протоколу є механізм контекстного сприйняття:
Система прогнозування може в реальному часі аналізувати ефективність різних моделей і динамічно налаштовувати ваги, створюючи мережу самостійної ітеративної оптимізації. Такий дизайн значно перевершує традиційний ШІ.