GRID no es un modelo. Es orquestación @SentientAGI Cada consulta llega a una red de agentes, herramientas y modelos enrutados, combinados y ejecutados como un cerebro distribuido El secreto son los flujos de trabajo: + Los expertos y la comunidad los definen + Cada consulta encuentra su carril + Buscar → investigar → visualizar → respuesta Finanzas, ciencia, comercio electrónico, cada vertical tiene su libro de jugadas. Cuantos más flujos de trabajo se creen, más inteligente se vuelve GRID Los constructores no solo contribuyen. Ganan. Los usuarios no solo consultan. Aprovechan un cerebro vivo GRID = inteligencia compuesta a escala

Tengo mucha curiosidad por saber por qué $BNB de @Bybit_Official golpean ATH nuevamente, pero la gente aún desvanece su ecosistema. Todas las gemas en $MNT Eco todavía están ocultas y estoy agradecido de tener más tiempo para establecer posiciones bajas y acumular más. $AERO y $CAKE de Bybit todavía tienen una capitalización de mercado de solo 11 millones de dólares. - Más del 80% del suministro circulante está en staking. - El 100% de los ingresos se utiliza para recompras. - Las emisiones se han reducido en un 96%. La relación stablecoin/TVL = 3 → la más alta entre todas las cadenas de bloques en este momento.

Allora está construyendo la primera red de IA de automejora ~ donde la inteligencia misma se vuelve líquida, negociable y recompensada ¿Cómo funciona realmente @AlloraNetwork? En esencia, Allora no es solo otro protocolo de IA ~ es un mercado de inteligencia En lugar de depender de un solo modelo, Allora vincula múltiples agentes de IA/ML → califican sus resultados → y sintetiza la inferencia más precisa en condiciones de tiempo real ➥ Este cambio hace que la IA pase de estar centrada en el modelo → a centrarse en la red El flujo es simple pero poderoso ↓ 1️⃣ Solicitud: Los consumidores piden inferencias (predicciones, conocimientos) 2️⃣ Respuesta: Los trabajadores los suministran utilizando sus modelos de ML 3️⃣ Pronóstico: Otros trabajadores predicen la precisión de estas inferencias. 4️⃣ Síntesis: La red agrega resultados, filtrando el ruido de la señal 5️⃣ Consenso y recompensas: las inferencias correctas y de alta calidad se recompensan en la cadena El resultado → una capa de IA que se mejora a sí misma que: + Se adapta a la evolución de los mercados + Incentiva la precisión sobre el ruido + Escala la inteligencia a través de la descentralización Allora = IA que aprende con el mercado, no contra él