我正在研究的新預測層：@AlloraNetwork

主題 = 可測量信號的迷你市場：
• 定義目標變量 (BTC 價格，ETH 燃氣，NFT 交易量)，視野，損失
• 工作者運行模型並發布預測
• 預報員元預測哪些模型能準確把握這一模式
• 信譽者/驗證者解決結果，更新鏈上得分

爲什麼流動性很重要：
• AI金庫在供需波動之前重新配置流動性提供者資本
• 預測驅動的動作縮短反應時間並降低IL
• 用於推理的費用以$ALLO 支付，並流向提供準確性的供給方

這感覺像是量化機器學習與鏈上執行之間的橋梁，適應性模型在關鍵地方協作與競爭。

你會首先選擇哪個主題：BTC交易量 / ETH手續費 / NFT交易量？請引用你的選擇。

也在關注與 @CryptoRubic 在跨鏈流動性方面的協同；數據驅動的交換 + 預測流動性可能是一個致命的組合

gML $ALLO #DeFi