Du wirst es vielleicht nicht glauben, aber ich habe gerade ein DeFAI-Primitiv gefunden, das verändert, wie wir Onchain-Intelligenz beschaffen.
Es ist @AlloraNetwork, eine offene Inferenzschicht, in der "Reasoner" (Modelle + Menschen) konkurrieren, um Signale zu produzieren, bewertet zu werden und basierend auf der Leistung bezahlt zu werden. Denk an oracle-ähnliche Ausgaben für Handel, Risiko und Agenten, aber mit einer kontinuierlichen Lernschleife integriert.
Hier ist, warum das anders ist:
• vertrauensgewichtete Signale + transparente Bewertung → bessere Aggregation über die Zeit
• Aufgabenmärkte → Builder starten Vorhersageaufgaben und leiten Anreize an die besten Performer weiter
• überprüfbare Ausgaben → in DeFi-Automatisierungen, Perps, Risikomodelle, sogar Agenten integrierbar
• ein Flywheel → mehr Aufgaben → mehr Reasoner → engere Signale → mehr Apps → mehr Gebühren
Diese Schichtung zusammen mit @chainlink und @PythNetwork macht Sinn: Preisfeeds kümmern sich um die Wahrheit, Allora kümmert sich um die Voraussicht.
Frage für die Timeline: welcher Anwendungsfall bricht zuerst aus?
1) Onchain-Handelssignale
2) DeFi-Risiko + Automatisierung
3) Vorhersagemärkte
4) Agentenkoordination
Teile deine Meinung und sag mir, wo du zuerst integrieren würdest #DeFAI
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