Hầu hết các mô hình.

Tĩnh: Các mô hình AI là cố định, không thay đổi trong quá trình suy diễn và xử lý dữ liệu dựa trên đầu vào. Chúng tôi thấy chúng tái chế cùng một đầu ra mà không có khả năng học hỏi khi được sử dụng.

Hướng đến Hộp Đen: Các mô hình AI thiếu tính minh bạch khi đưa ra kết quả. Cách mà chúng đạt được kết luận là điều ẩn giấu. Hầu hết kết quả đều có thiên kiến, đôi khi không liên quan, và không để lại chỗ cho sự sửa chữa.

Cũ kỹ: Hãy đối mặt với sự thật, các mô hình không còn hiệu quả nữa. Chúng không theo kịp dữ liệu mới, để lại các mô hình phía sau. Khi dữ liệu thực tế phát triển theo thời gian, chúng ta thấy các mô hình sản xuất ra kết quả không chính xác, dẫn đến hiệu suất giảm sút.

Với các mô hình động, tự cải tiến của @Alloranetwork, các mô hình AI sắp được thiết lập
Động: Các mô hình AI phát triển dựa trên tín hiệu hiệu suất và bối cảnh. Với các reputers đánh giá độ chính xác, các mô hình thích nghi với dữ liệu mới bằng cách học hỏi từ đầu ra của nhau.

Minh bạch: Các mô hình trên Allora được xác minh, và hiệu suất của chúng được đánh giá và khuyến khích công khai trên chuỗi. Mỗi dự đoán đều được kiểm tra, xác nhận và chấm điểm. Với các kho dữ liệu công khai có sẵn cho người dùng, tất cả chúng ta đều có thể thấy cách mà các kết quả được tạo ra.