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nick
Bâtiment @AlloraNetwork
nous venons de publier un rapport sur les performances d'Allora pendant son testnet
c'est encore tôt, mais la thèse se concrétise 🫡

Allora15 août, 00:00
Le testnet d'Allora prouve que l'intelligence machine décentralisée et auto-améliorante fournit un alpha prédictif.
Dans ce rapport de performance, nous voyons comment Allora s'attaque à l'un des problèmes les plus difficiles de l'apprentissage automatique : la prédiction des prix à court terme.
Voir les résultats 👇
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nick a reposté
Les agents IA deviennent de plus en plus répandus, mais la plupart semblent encore génériques et indistincts. Que se passerait-il si nous pouvions leur donner des personnalités spécifiques et cohérentes d'une manière mesurable et reproductible ?
Dans cette étude, Expression de la personnalité des agents IA déterministes à travers des diagnostics psychologiques standard, nous explorons si les agents IA peuvent exprimer des personnalités prédéfinies lorsqu'ils sont évalués à l'aide de tests psychologiques standard tels que les Big Five et le MBTI.
Rédigé par @AlloraLabsHQ Responsable de la recherche @Apollo11_Allora et Fondateur & CEO @nick_emmons, cet article introduit le premier cadre quantitatif pour définir et évaluer l'expression fiable de la personnalité chez les agents IA à travers plusieurs modèles et conditions.
Points forts :
• Les modèles avancés (GPT-4o, o1) expriment la personnalité avec une grande précision.
• Des traits comme l'extraversion, le névrosisme et la conscience sont plus faciles à exprimer que l'ouverture ou l'amabilité.
• Les agents raisonnent de manière holistique, montrant une variabilité et une incohérence semblables à celles des humains, et non des schémas de réponse robotiques.
• Le fine-tuning change le style de communication, mais pas l'expression de la personnalité fondamentale.
• Exiger des explications de réponse réduit légèrement la précision des tests, mais offre une transparence sur le raisonnement.
À l'ère des agents IA, ces résultats débloquent une forme critique de différenciation de la personnalité qui apporte une résilience évolutive accrue aux populations d'agents IA, améliorant considérablement leur performance en tant que collectif.
Lisez l'article complet :

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nick a reposté
2025.08.06 mise à jour produit - bêta fermée
// TRADING
+ trading autonome en direct avec Oblivia (prédiction de prix) et Vega (trader quantitatif), utilisant l'évaluation des signaux et des stratégies ajustées au risque
// ESSAIM D'AGENTS
+ suggestions de prompts contextuelles en chat
+ discussions en tête-à-tête avec des agents pour un support spécifique au domaine
+ achat/vente rapide avec des préréglages
+ compréhension améliorée des agents, traitement plus rapide via la logique ResolveNode et sorties structurées.
+ migration WebSocket : passage complet aux WebSockets bidirectionnels. élimine les coupures de connexion et débloque le contrôle en direct (pause, annuler, multiplexage).
// INFRASTRUCTURE DE BASE
+ "explorer" v1 : découvrir de nouvelles paires et celles en tendance
+ flux de prix en temps réel via @PythNetwork
+ Zustand et gRPC pour une communication efficace et à faible latence.
+ gRPC : écouter les soldes de liquidité des paires sol-token à travers 50 AMM pour fournir des mises à jour d'informations sur les pools – des positions aux récompenses.
+ gRPC : flux d'échange à haute fréquence pour tout mint de token, complet avec changement de solde de trader et informations de compte.
+ gRPC : donner aux agents des informations en temps réel sur le changement de solde de compte avec des flux en direct d'événements de token provenant de plusieurs routes.
// PRÉDICTIONS
+ nouvelles statistiques de performance : suivre PnL, précision et impact des prédictions quotidiennes.
+ seuil de précision minimum : si un modèle n'atteint pas 88%+ de précision, aucune prédiction n'est faite.
+ protection contre les baleines : si le prix chute de >3,5% dans les minutes suivant l'entraînement, les tokens UP prévus sont rejetés.
+ système d'auto-ajustement : le script hebdomadaire ajuste désormais les paramètres du modèle pour une précision optimale, accélérant les cycles d'itération.
+ prochain : déclencheurs d'hyper-paramètres en direct : lorsque le modèle tombe en dessous de 70%, il s'ajustera automatiquement sur place. + nous unifions notre modèle de prédiction de prix directionnel basé sur LSTM avec une stratégie de trading quantitatif
+ pour atteindre un fonds de couverture entièrement autonome et autosuffisant, dirigé par l'IA.
+ quelques statistiques de prédictions : (1) précision globale : 87,71%. (2) : augmentations de prix (1) : 96,49%. (3) : retour quotidien moyen par token pour les prédictions d'augmentation de prix est de 12,49%.
+ les prédictions sont vérifiées par @SaharaLabsAI sur une base mensuelle.
+ construction d'un modèle de retour logarithmique SOL/USD aux côtés de @AlloraNetwork avec des résultats préliminaires : 71% de précision directionnelle, 50% d'amélioration dans WRMSE et WZPTAE.
// UX/UI
+ dApp entièrement rebrandée, interface utilisateur/expérience utilisateur intuitive et flux affinés. nous avons abandonné le look terminal de hacker pour quelque chose de plus fluide et clair
+ chat en double mode (texte/visualisation de diagramme pour les réponses des agents)
+ inscription sécurisée via Google et/ou portefeuille avec @privy_io & 2FA
+ tutoriel d'intégration
+ meilleures visuels de réponse, performance plus fluide
+ cartes PnL partageables avec récompenses XCC
activez les notifications ou manquez les deux annonces que nous allons faire.
les deux sont incroyablement haussières et vont faire fondre les cerveaux.

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