Você pode não acreditar nisso, mas acabei de encontrar um primitivo DeFAI que muda a forma como obtemos inteligência onchain É o @AlloraNetwork, uma camada de inferência aberta onde “raciocínios” (modelos + humanos) competem para produzir sinais, serem avaliados e pagos com base no desempenho. Pense em saídas de nível oracle para negociação, risco e agentes, mas com um loop de aprendizado contínuo embutido Aqui está o porquê disso ser diferente: • sinais ponderados por confiança + pontuação transparente → melhor agregação ao longo do tempo • mercados de tarefas → construtores criam tarefas de previsão e direcionam incentivos para os melhores desempenhadores • saídas verificáveis → conecte-se a automações DeFi, perps, motores de risco, até mesmo agentes • um ciclo virtuoso → mais tarefas → mais raciocínios → sinais mais precisos → mais aplicativos → mais taxas Sobrepor isso ao lado do @chainlink e @PythNetwork faz sentido: feeds de preços lidam com a verdade, Allora lida com a previsão Pergunta para a linha do tempo: qual caso de uso se destaca primeiro? 1) sinais de negociação onchain 2) risco DeFi + automação 3) mercados de previsão 4) coordenação de agentes Deixe sua opinião e me diga onde você integraria primeiro #DeFAI