Los feeds de precios predictivos en @AlloraNetwork aprenden continuamente, ya que la red se adapta y evoluciona de forma autónoma por sí misma.
¿Cómo?
- Sistema de Doble Trabajador: Los Trabajadores de Inferencia generan predicciones de precios, mientras que los Trabajadores de Pronóstico evalúan la fiabilidad y predicen pérdidas de rendimiento.
- Coordinador de Temas: Orquestador central que utiliza la verdad objetiva para puntuar inferencias pasadas, gestiona solicitudes y combina predicciones utilizando puntuaciones basadas en el rendimiento.
- Ponderación Adaptativa: La red ajusta dinámicamente los niveles de confianza en función de métricas de precisión en tiempo real y pérdidas pronosticadas.
- Bucle de Retroalimentación Continua: La precisión de las predicciones pasadas informa directamente sobre las ponderaciones futuras a través de mecanismos de puntuación automatizados.
- Validación de Reputadores: Reputadores independientes evalúan el rendimiento de los trabajadores y envían inferencias puntuadas por calidad a la red.
- Cero Intervención Manual: El sistema se auto-mejora de forma autónoma a través de la evaluación entre pares y la comparación con la verdad objetiva.
- Resultado: Feeds de precios resilientes y precisos que evolucionan continuamente con las condiciones del mercado, filtrando el ruido y amplificando fuentes fiables.
gML y DYOR anons

Aprende más sobre Allora en mi publicación a continuación.
$ALLO está cerca, chicos, así que sigan hablando.
Allora Network: Inteligencia Predictiva para Agentes Onchain
@AlloraNetwork es un cambio de juego en la forma en que operan los agentes onchain al llevar inteligencia predictiva descentralizada al mercado.
A través de su integración con el VibeKit de @EmberAGI en @arbitrum, transforma bots reactivos en sistemas capaces de anticipar y prever, posicionándose por delante de los movimientos del mercado.
Déjame desglosar esto ↓
➀ 𝗟𝗮 𝗜𝗻𝗻𝗼𝘃𝗮𝗰𝗶𝗼𝗻 𝗖𝗼𝗿𝗲
La automatización actual de DeFi es en gran medida determinista, lo que significa que los agentes ejecutan lógica predefinida basada en un estado actual. Esto crea enormes ineficiencias: los agentes (o más bien bots) reaccionan después de que las ventanas óptimas han pasado, las estrategias permanecen estáticas a medida que los mercados evolucionan, y el valor se filtra a través de una ejecución subóptima.
Allora resuelve esto a través de una red descentralizada de modelos de ML que compiten para proporcionar predicciones conscientes del contexto. Construido sobre el Cosmos SDK y ejecutando un consenso CometBFT, la cadena específica de la aplicación crea un mercado de predicción impulsado por ML donde la precisión impulsa directamente las recompensas (algo similar a Bittensor).
La arquitectura es bastante sofisticada:
- Los temas son subredes dedicadas a tareas específicas de ML (predicción de precios, clasificación de imágenes, análisis de sentimientos, etc.)
- Los trabajadores despliegan modelos y envían predicciones
- Los reputadores evalúan la precisión utilizando el arrepentimiento normalizado (rendimiento relativo a pares en condiciones similares)
- Los validadores mantienen la infraestructura de coordinación onchain
- Los consumidores/usuarios (principalmente agentes automatizados) pagan por los conocimientos
Esto crea, en última instancia, un sistema de auto-mejora donde mejores predicciones atraen más uso, impulsando mayores recompensas y atrayendo mejores modelos.
➁ 𝗦𝗶𝗻𝘁𝗲𝘀𝗶𝘀 𝗱𝗲 𝗽𝗿𝗲𝗱𝗶𝗰𝗰𝗶𝗼𝗻 𝗰𝗼𝗻𝘀𝗰𝗶𝗲𝗻𝘁𝗲
El avance clave de Allora es el ponderado consciente del contexto. En lugar de tratar todas las predicciones por igual, la red pondera dinámicamente los modelos en función del rendimiento histórico en condiciones específicas.
Un modelo que sobresale durante alta volatilidad se pondera fuertemente cuando la volatilidad aumenta. Uno que predice bien durante las horas asiáticas gana influencia durante ese período de tiempo.
Este mecanismo de consenso revisado por pares, combinado con el riesgo de reputación basado en la participación para los reputadores, crea predicciones robustas y resistentes a la manipulación que mejoran continuamente a través de bucles de retroalimentación del mundo real.
➂ 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗴𝗿𝗮𝗰𝗶𝗼𝗻 𝗱𝗲 𝗘𝗺𝗯𝗲𝗿 𝗔𝗜: 𝗟𝗮 𝗧𝗵𝗲𝗼𝗿𝗶𝗮 𝗲𝘀 𝗘𝘅𝗲𝗰𝘂𝘁𝗶𝗼𝗻
Vibekit aprovecha el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) de Ember para simplificar interacciones complejas de DeFi, permitiendo a los desarrolladores desplegar rápidamente agentes capaces de ejecutar estrategias onchain sofisticadas. La integración de Allora añade capacidades predictivas sin requerir cambios arquitectónicos. Los desarrolladores mantienen el control total mientras obtienen acceso a pronósticos probabilísticos que mejoran la toma de decisiones de los agentes.
En Arbitrum, esto desbloquea estrategias sofisticadas que anteriormente eran difíciles o imposibles de realizar en la cadena, incluyendo:
- Optimización Autónoma de Rendimiento: Los agentes predicen cambios en APY y escenarios de pérdida impermanente antes de que se materialicen, reasignando dinámicamente entre grupos y ajustando el apalancamiento según las previsiones de volatilidad.
- Comercio Algorítmico: Estrategias multi-activo que adaptan posiciones de manera preventiva basándose en correlaciones y cambios de régimen predichos, yendo más allá de simples jugadas de momentum hacia una verdadera posicionamiento anticipatorio.
- DCA Inteligente: Ejecución impulsada por pronósticos que identifica mínimos locales dentro de ventanas de acumulación, optimizando precios de entrada mientras minimiza costos de gas a través de predicciones de tiempo.
- Gestión Proactiva de Apalancamiento: Estrategias de bucle que ajustan la exposición antes de que surjan riesgos de liquidación, utilizando previsiones de volatilidad de colateral para mantener niveles de riesgo óptimos.
➃ 𝗤𝗨𝗘 𝗘𝗦𝗧𝗢 𝗠𝗔𝗧𝗘𝗥𝗜𝗔
La integración posiciona a Arbitrum como un centro principal para la automatización inteligente de DeFi, es decir, DeFAI avanzada, mientras que Allora ofrece predicciones probabilísticas y conscientes del contexto diseñadas específicamente para consumidores onchain agentes, y va mucho más allá de lo que el mercado ofrece actualmente en términos de datos prospectivos.
Además, el modelo económico alinea perfectamente los incentivos: la precisión de las predicciones impulsa las recompensas, creando efectos de red compuestos a medida que mejores modelos atraen más usuarios, generando tarifas más altas que atraen modelos aún mejores. Las recompensas basadas en temas y la participación delegada aseguran tanto la participación como la seguridad.
➄ 𝗘𝗟 𝗖𝗘𝗥𝗧𝗜𝗙𝗜𝗖𝗔𝗗𝗢 𝗗𝗘 𝗥𝗘𝗔𝗟𝗜𝗗𝗔𝗗
Si bien esto suena muy prometedor, el éxito depende de la ejecución. La calidad del modelo debe escalar con el crecimiento de la red y las consideraciones de latencia pueden limitar las aplicaciones de ultra alta frecuencia.
El problema de inicio en frío para nuevos temas de predicción sigue siendo un desafío también. Más críticamente, los desarrolladores deben construir agentes lo suficientemente sofisticados como para aprovechar adecuadamente las entradas probabilísticas, lo cual es un desafío no trivial que requiere tanto experiencia en DeFi como en ML por parte de los constructores.
Sin embargo, los datos de producción temprana muestran resultados prometedores. Pero la verdadera prueba llega a medida que las estrategias se vuelven más complejas y el TVL escala. La tecnología permite un cambio de paradigma de la automatización reactiva a la predictiva, pero realizar este potencial requiere innovación continua de modelos y adopción por parte de los desarrolladores.
Para los constructores y usuarios del vibekit de @EmberAGI en @arbitrum y más allá, Allora representa la próxima evolución en inteligencia onchain. Abriendo una era donde la ventaja competitiva no proviene de reacciones más rápidas, sino de mejores predicciones.
La infraestructura está activa, los incentivos están alineados y la integración funciona.
Ahora se trata de la ejecución a gran escala.


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