La mayoría de los modelos.

Estático: los modelos de IA son fijos, no cambian durante la inferencia y procesan datos basados en la entrada. Los encontramos reciclándolos en la misma salida sin capacidad de aprender cuando se utilizan.

Orientado a la Caja Negra: Los modelos de IA carecen de transparencia cuando se entregan los resultados. Cómo llegan a las conclusiones está oculto. La mayoría de los resultados son sesgados, a veces no están relacionados y no dejan margen para la corrección.

Obsoleto: Enfrentémoslo, los modelos ya no son efectivos. No logran hacer un seguimiento de los nuevos datos, dejando atrás a los modelos. A medida que los datos del mundo real evolucionan con el tiempo, encontramos que los modelos producen resultados inexactos, lo que lleva a un rendimiento degradado.

Con los modelos dinámicos y de auto-mejora de @Alloranetwork, los modelos de IA están listos para ser
Dinámico: los modelos de IA evolucionan en función de las señales de rendimiento y el contexto. Con evaluadores de precisión, los modelos se adaptan a nuevos datos aprendiendo de los resultados de los demás.

Transparente: Los modelos en Allora están verificados, y su rendimiento se evalúa y se incentiva abiertamente en la cadena. Cada predicción es revisada, validada y puntuado. Con repositorios de datos abiertos disponibles para los usuarios, todos podemos ver cómo se generan los resultados.