➥ 流动性池能变得更智能吗？ 简短的回答是：可以。 一个例子是 @steerprotocol 的智能池，它使用 @AlloraNetwork 的先进价格预测数据。 Allora 从机器学习模型中收集“洞察”，这些模型相互协作和竞争，以向 Steer LP 提供高度准确的价格预测。 这使得： ➤ 智能和主动的流动性重新配置 ➤ 最小化暂时性损失的风险 ➤ 提高资本效率和增加收入生成 这种方法不同于依赖于响应聚合现货价格的静态策略的传统 LP。 指标显示，Allora 的实施在多个 DEX 和链上超越了经典的再平衡方法： ➤ +0.75% 平均回报 ➤ +4.77% 峰值表现。 它还提供了更稳定的 LP 代币定价和更快的波动后恢复。 我相信在不久的将来，我们不会看到 LP 被手动再平衡，而是将由机器智能驱动。 下一个问题是，你准备好超越市场了吗？👀

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