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nick
建築@AlloraNetwork
我們剛剛發布了一份關於Allora在其測試網期間表現的報告。
雖然仍處於早期階段,但這個理論正在逐步實現 🫡

Allora16 小時前
Allora的測試網證明了去中心化、自我改進的機器智能能夠提供預測性超額收益。
在這份性能報告中,我們看到Allora如何應對機器學習最棘手的問題之一:短期價格預測。
查看結果 👇
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AI 代理正在變得普遍,但大多數仍然感覺通用且不明顯。如果我們能以可測量和可重複的方式賦予它們特定且一致的個性會怎樣?
在這項研究《通過標準心理診斷表達確定性 AI 代理個性》中,我們探討了 AI 代理在使用標準心理測試(如大五人格和 MBTI)評估時是否能表達預定的個性。
這篇論文由 @AlloraLabsHQ 研究主管 @Apollo11_Allora 和創始人兼 CEO @nick_emmons 撰寫,介紹了第一個定量框架,用於定義和評估 AI 代理在多個模型和條件下可靠的個性表達。
重點:
• 先進模型(GPT-4o, o1)以高準確度表達個性。
• 外向性、神經質和責任感等特徵比開放性或宜人性更容易表達。
• 代理以整體方式推理,顯示出類似人類的變異性和不一致性,而不是機器人的反應模式。
• 微調改變了溝通風格,而不是核心個性表達。
• 需要回答解釋會稍微降低測試準確性,但提供了推理的透明度。
在 AI 代理的時代,這些結果解鎖了一種關鍵的個性區分形式,為 AI 代理群體帶來了更高的進化韌性,極大地提升了它們作為集體的表現。
閱讀完整論文:

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2025.08.06 產品更新 - 關閉測試版
// 交易
+ 與 Oblivia(價格預測)和 Vega(量化交易者)代理商進行自主交易,使用信號評估和風險調整策略
// 代理群
+ 聊天中,情境感知的提示建議
+ 一對一代理聊天以提供特定領域的支持
+ 使用預設進行快速買賣
+ 改進的代理理解,通過 ResolveNode 邏輯實現更快的處理和結構化輸出。
+ WebSocket 遷移:完全切換到雙向 WebSocket。消除連接中斷並解鎖實時控制(暫停、取消、多路復用)。
// 核心基礎設施
+ "探索" v1:發現新的和熱門的交易對
+ 通過 @PythNetwork 提供實時價格數據
+ 使用 Zustand 和 gRPC 進行高效、低延遲的通信。
+ gRPC:監聽 50 個 AMM 的 sol-token 交易對流動性餘額,以提供池信息更新——從頭寸到獎勵。
+ gRPC:為任何代幣鑄造提供高頻交換流,完整的交易者餘額變化和賬戶信息。
+ gRPC:為代理提供實時信息,顯示來自多條路徑的賬戶餘額變化和代幣事件直播。
// 預測
+ 新的性能統計:跟踪 PnL、準確性和每日預測影響。
+ 最低精度閾值:如果模型未達到 88% 以上的精度,則不進行預測。
+ 鯨魚保護:如果價格在訓練後幾分鐘內下跌超過 3.5%,則預測的 UP 代幣將被丟棄。
+ 自動調整系統:每週腳本現在調整模型參數以實現最佳精度,加快迭代周期。
+ 下一步:實時超參數觸發:當模型低於 70% 時,將立即自我調整。 + 我們正在將基於 LSTM 的方向性價格預測模型與量化交易策略統一,以實現完全自主和自給自足的 AI 主導對沖基金。
+ 一些預測統計:(1)整體精度:87.71%。 (2):價格上漲(1):96.49%。 (3):價格上漲預測的每個代幣平均每日回報為 12.49%。
+ 預測由 @SaharaLabsAI 每月驗證。
+ 與 @AlloraNetwork 一起建立 SOL/USD 日誌回報模型,早期結果:71% 的方向準確性,WRMSE 和 WZPTAE 提高 50%。
// 用戶體驗/用戶界面
+ dApp 完全重新品牌,直觀的 ui/ux 和精煉的流程。我們放棄了黑客終端的外觀,轉向更平滑和清晰的設計
+ 雙模式聊天(文本/圖表可視化模式以顯示代理的回應)
+ 通過 @privy_io 和 2FA 進行安全的 Google 和/或錢包註冊
+ 上手教程
+ 更好的回應視覺效果,更流暢的性能
+ 可分享的 PnL 卡片,附帶 XCC 獎勵
開啟通知,否則會錯過我們將發布的兩個公告。
這兩個公告都非常看漲,會讓人腦洞大開。

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