Vous ne me croirez peut-être pas, mais je viens de trouver un primitive DeFAI qui change notre façon de sourcer l'intelligence on-chain.
C'est @AlloraNetwork, une couche d'inférence ouverte où les "raisonneurs" (modèles + humains) rivalisent pour produire des signaux, être notés et payés en fonction de leur performance. Pensez à des sorties de niveau oracle pour le trading, le risque et les agents, mais avec une boucle d'apprentissage continu intégrée.
Voici pourquoi cela fait la différence :
• signaux pondérés par la confiance + notation transparente → meilleure agrégation au fil du temps
• marchés de tâches → les créateurs lancent des tâches de prédiction et dirigent les incitations vers les meilleurs performeurs
• sorties vérifiables → se brancher sur les automatisations DeFi, les perpétuels, les moteurs de risque, même les agents
• un flywheel → plus de tâches → plus de raisonneurs → signaux plus précis → plus d'applications → plus de frais
Superposer cela à @chainlink et @PythNetwork a du sens : les flux de prix gèrent la vérité, Allora gère la prévoyance.
Question pour la timeline : quel cas d'utilisation se démarquera en premier ?
1) signaux de trading on-chain
2) risque DeFi + automatisation
3) marchés de prédiction
4) coordination des agents
Partagez votre avis et dites-moi où vous intégreriez en premier #DeFAI.
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