Você pode não acreditar nisso, mas acabei de encontrar um primitivo DeFAI que muda a forma como obtemos inteligência onchain É @AlloraNetwork uma camada de inferência aberta onde "raciocinadores" (modelos + humanos) competem para produzir sinais, são pontuados e pagos com base no desempenho. Pense em saídas de nível de oráculo para negociação, risco e agentes, mas com um ciclo de aprendizado contínuo embutido Veja por que isso é diferente: • sinais ponderados pela confiança + pontuação transparente → melhor agregação ao longo do tempo • Mercados de tarefas → construtores criam tarefas de previsão e incentivos de rota para os melhores desempenhos • saídas verificáveis → se conectar a automações DeFi, criminosos, mecanismos de risco e até agentes • Um volante → mais tarefas → mais raciocinadores → sinais mais rígidos → mais aplicativos → mais taxas Colocar isso ao lado de @chainlink e @PythNetwork faz sentido: os feeds de preços lidam com a verdade, o Allora lida com a previsão Pergunta para a linha do tempo: qual caso de uso surge primeiro? 1) Sinais de negociação onchain 2) Risco DeFi + automação 3) Mercados de previsão 4) Coordenação do agente Largue sua opinião e me diga onde você integraria primeiro #DeFAI