最もモデル。

静的: AIモデルは固定されており、推論中に変更されず、入力ベースのデータを処理します。使用されるときに学習する能力がなく、同じ出力を再利用していることがわかります。

ブラックボックス指向：AIモデルは出力が与えられたときに透明性が欠けています。彼らが結論に達するまでの過程は隠されています。ほとんどの結果は偏っており、時には無関係で、修正の余地がありません。

古くなった: 事実を認めましょう、モデルはもはや効果的ではありません。新しいデータを追跡することができず、モデルが取り残されています。現実のデータは時間とともに進化するため、モデルは不正確な出力を生成し、パフォーマンスが低下することがわかります。

@Alloranetworkのダイナミックで自己改善するモデルを用いて、AIモデルは次のようになります
動的：AIモデルはパフォーマンス信号とコンテキストに基づいて進化します。レピューターが精度を評価することで、モデルは互いの出力から学ぶことによって新しいデータに適応します。

透明性: Alloraのモデルは検証されており、そのパフォーマンスはオンチェーンで公開評価およびインセンティブが与えられています。すべての予測はチェックされ、検証され、スコアが付けられます。ユーザーが利用できるオープンデータリポジトリがあることで、私たちはすべて結果がどのように生成されるかを見ることができます。