Rencontrez les Yappers d'Allora de cette semaine ! Voici le top 10 des Yappers de cette semaine sur le tableau de classement 7D : @0xdavinci_, @Edward__Park, @Jackhaldorsson, @one_snowball, @TimHaldorsson, @munchPRMR, @co_cobling, @Sizeo2004, @hedacool, et @BitImmortal. Nos Yappers les plus pédagogiques ont aidé les utilisateurs à explorer les cas d'utilisation d'Allora, à comprendre le fonctionnement du réseau Allora et à se renseigner sur les performances récentes du testnet. Un grand merci à @Bigscott_0, @satochainn, et @MEMECRYPTO362 pour leur rôle ici. Pendant ce temps, nos talentueux créateurs de mèmes ont mis en avant les cas d'utilisation du réseau et ont créé des mèmes inspirés par les tendances de la communauté Allora. Un immense merci à nos contributeurs remarquables @Viko_crypto, @Web3Senseii, et @Ho3ein_SaBaHi pour leurs créations solides. Si vous avez été mis en avant dans les Yapper Highlights de cette semaine, rendez-vous sur pour vérifier votre identifiant X et débloquer un rôle spécial sur Discord avec accès au canal exclusif des Yappers d'Allora.

Vous ne pouvez pas prédire la personnalité parfaite de l'IA pour chaque crise, mais l'essaim le peut. @Apollo11_Allora explique comment la diversité comportementale permet aux populations d'agents d'évoluer vers le bon mélange de traits pour s'adapter, répondre et prospérer dans des environnements dynamiques.

Le testnet d'Allora prouve que l'intelligence machine décentralisée et auto-améliorante fournit un alpha prédictif. Dans ce rapport de performance, nous voyons comment Allora s'attaque à l'un des problèmes les plus difficiles de l'apprentissage automatique : la prédiction des prix à court terme. Voir les résultats 👇

Rejoignez les heures de bureau d'Allora Forge le 14 août à 9h30 EST. Nous aborderons : • Déployer votre premier modèle de rendements logarithmiques & pour plusieurs sujets • Comprendre pourquoi les rendements logarithmiques par rapport au prix • Évaluer la performance du modèle

Allora Network est fier d'annoncer notre collaboration avec @OmniacsDAO, incubé par @Omnianalytics, pour soutenir les sujets de prédiction sur les marchés crypto. OmniacsDAO fait fonctionner des travailleurs sur Allora pour contribuer à des inférences de haute qualité sur des sujets tels que : • 24h $XAU/USD log-retours • 1j $BTC/USD log-retours • 1j $ETH/USD log-retours • 1j $SOL/USD log-retours Leurs modèles fonctionnent désormais au sein du Réseau de Coordination des Modèles (RCM) d'Allora où les inférences rivalisent et coopèrent, façonnant une couche d'intelligence plus intelligente et auto-améliorante.

Les agents IA deviennent de plus en plus répandus, mais la plupart semblent encore génériques et indistincts. Que se passerait-il si nous pouvions leur donner des personnalités spécifiques et cohérentes d'une manière mesurable et reproductible ? Dans cette étude, Expression de la personnalité des agents IA déterministes à travers des diagnostics psychologiques standard, nous explorons si les agents IA peuvent exprimer des personnalités prédéfinies lorsqu'ils sont évalués à l'aide de tests psychologiques standard tels que les Big Five et le MBTI. Rédigé par @AlloraLabsHQ Responsable de la recherche @Apollo11_Allora et Fondateur & CEO @nick_emmons, cet article introduit le premier cadre quantitatif pour définir et évaluer l'expression fiable de la personnalité chez les agents IA à travers plusieurs modèles et conditions. Points forts : • Les modèles avancés (GPT-4o, o1) expriment la personnalité avec une grande précision. • Des traits comme l'extraversion, le névrosisme et la conscience sont plus faciles à exprimer que l'ouverture ou l'amabilité. • Les agents raisonnent de manière holistique, montrant une variabilité et une incohérence semblables à celles des humains, et non des schémas de réponse robotiques. • Le fine-tuning change le style de communication, mais pas l'expression de la personnalité fondamentale. • Exiger des explications de réponse réduit légèrement la précision des tests, mais offre une transparence sur le raisonnement. À l'ère des agents IA, ces résultats débloquent une forme critique de différenciation de la personnalité qui apporte une résilience évolutive accrue aux populations d'agents IA, améliorant considérablement leur performance en tant que collectif. Lisez l'article complet :

Les agents IA uniformes pensent de la même manière et échouent de la même manière. @Apollo11_Allora explique comment la variété de personnalité dans les essaims d'agents conduit à un raisonnement plus stable, une meilleure prise de décision et une plus grande résilience.

.@helios_finance intègre les flux de prix prédictifs BTC en temps réel d'Allora. Avec les prévisions intelligentes d'Allora, Helios ajuste dynamiquement ses stratégies de prêt pour optimiser l'efficacité du capital, offrant de meilleurs rendements en Bitcoin pour les utilisateurs.

Alors tu étudies Allora ? Bien. Maintenant, liste tous les cas d'utilisation.

Une autre semaine de percées pour l'intelligence collective. L'écosystème Allora continue de s'étendre, alimentant des agents plus intelligents et débloquant de nouvelles frontières dans la collaboration homme-AI. Rattrapez les principales intégrations de la semaine dernière 🧵👇