Ada pandangan umum bahwa LLM berjuang dengan matematika dan peramalan. Mereka dilatih untuk memprediksi teks dari pola, bukan untuk membangun model numerik atau memikirkan hasil di masa depan Jadi ketika LLM memberikan perkiraan harga, itu tidak benar-benar "perkiraan", itu hanya menyelesaikan kalimat dengan cara yang terlihat seperti itu @AlloraNetwork mengambil pendekatan yang berbeda. Alih-alih satu model umum yang besar, ia menggunakan jaringan model khusus, masing-masing berfokus pada tugas tertentu, apa yang kita sebut model yang berpusat pada tujuan Pergeseran ini membuat Allora kurang tentang pencocokan pola yang luas dan lebih banyak tentang menghasilkan prediksi yang ditargetkan yang menyesuaikan saat data baru tersedia

>jadilah aku >mencoba memeras setiap tetes hasil dari Aave >lihat Base memiliki APY yang lebih baik daripada Mainnet > menarik, menjembatani, menyetor kembali, merasa seperti seorang jenius >Beberapa jam kemudian >Rantai BNB tiba-tiba memiliki tarif yang lebih baik >mfw prosesnya berulang selamanya >pikirkan mungkin saya bukan petani hasil, hanya tenaga kerja yang tidak dibayar untuk jembatan >alangkah baiknya jika semuanya otomatis seperti, bayangkan Oracle Prediktif yang dapat memperkirakan rantai mana yang akan menawarkan APY terbaik sebelum itu terjadi >Tidak ada lagi rasa sakit gas >tidak ada lagi hasil FOMO >hanya zen hasil otomatis murni