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通过其创新的上下文感知推理合成（Inference Synthesis）机制，Allora自我改进的去中心化AI网络超越了传统单一模型。与那些不加上下文地组合个体预测的基本网络不同，Allora使用一个预测任务，其中AI代理预测彼此模型在当前条件下的表现。这种方法显著提高了准确性，如提供的图表所示。虚线黑线代表基本网络的性能，而实线黑线显示了Allora方法实现的更高准确性。通过允许AI代理根据上下文因素进行预测和调整，Allora不断改进其预测，随着时间的推移显示出显著的误差减少。