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Potenziare miliardi richiede un'infrastruttura più intelligente.
Allora Mainnet è ora attivo su @trondao, portando feed predittivi decentralizzati e auto-miglioranti a una rete ad alta capacità e basse commissioni, costruita per l'accesso globale e la governance della comunità.
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Allora è una Rete di Coordinamento dei Modelli.
Invece di fare affidamento su un singolo modello, Allora coordina molti modelli specializzati attorno a obiettivi condivisi e produce una previsione collettiva per metriche come prezzo, volatilità, volume e altro.
I costruttori dichiarano cosa vogliono prevedere; la rete gestisce come.
Su Tron, queste previsioni collettive sono esposte come feed programmabili:
• Onchain, tramite contratti di inferenza
• Off-chain, tramite semplici API
Ogni feed si aggiorna con una cadenza prestabilita e mira a un orizzonte chiaro (ad esempio, 5 minuti, 1 ora o 24 ore avanti), trasformando l'intelligenza prospettica in un'infrastruttura standard per le dApp e gli agenti di Tron.
Con Allora su Tron, gli sviluppatori possono progettare sistemi che agiscono in base a ciò che è probabile accada successivamente, come ad esempio:
• Parametri di prestito e collaterale adattivi
• Modelli di commissioni e liquidità dinamici per DEX
• Logica di looping e leva consapevole del rischio
• Strategie di trading e DCA guidate dalle previsioni
Tutto mantenendo il controllo a livello di protocollo e utente.
La visione di Tron di "muovere trilioni, potenziare miliardi" si allinea con questo strato di intelligenza.
Un elevato throughput, commissioni di transazione quasi nulle e una comunità governata da un DAO rendono Tron una casa naturale per un DeFi predittivo e basato sui dati che espande l'accesso e l'inclusione senza fare affidamento su sistemi chiusi e opachi.
Insieme, Allora e Tron trasformano l'intelligenza predittiva in uno standard composabile e onchain per un'innovazione responsabile nelle applicazioni finanziarie e basate su agenti dell'ecosistema Tron.
Leggi il blog per scoprire cosa puoi costruire con Allora su Tron 👇
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