Детальніше
1. Мета та ціннісна пропозиція
Allora вирішує проблему фрагментації та централізації у традиційному штучному інтелекті, створюючи децентралізовану Мережу Координації Моделей (MCN). Замість того, щоб покладатися на одну модель, яка може бути упередженою, Allora динамічно поєднує прогнози з різноманітного пулу моделей машинного навчання. Такий підхід колективного інтелекту дозволяє отримувати точніші, надійніші та контекстно-залежні прогнози для використання у DeFi-трейдингу, оцінці ризиків та автономних агентів. Головна мета — зробити передовий штучний інтелект програмованою, відкритою для всіх послугою.
2. Технологія та ролі в мережі
Мережа працює на власному блокчейні, створеному за допомогою Cosmos SDK для забезпечення взаємодії з іншими мережами. Вона вводить унікальний механізм стимулів, що базується на трьох ключових учасниках:
- Workers (Виконавці): подають моделі машинного навчання, які генерують прогнози.
- Reputers (Оцінювачі): оцінюють точність прогнозів Виконавців і присвоюють їм рейтинги.
- Validators (Валідатори): забезпечують безпеку блокчейну через консенсус Delegated Proof-of-Stake (DPoS).
Ця структура використовує криптоекономічні винагороди та теорію мінімізації жалю для постійного підвищення загальної якості прогнозів у мережі.
3. Використання токена ALLO
ALLO — це основа мережі, загальна емісія становить 1 мільярд токенів. Основні функції токена:
- Стейкінг та безпека: користувачі можуть стейкати ALLO разом із валідаторами або оцінювачами, отримуючи винагороди та сприяючи децентралізації й безпеці мережі.
- Доступ та оплата: розробники та застосунки платять ALLO за використання AI-прогнозів мережі.
- Винагороди та управління: учасники, які подають моделі (Workers і Reputers), отримують ALLO залежно від їхньої ефективності, що стимулює точність мережі. У майбутньому планується впровадження прав управління.
Висновок
Allora — це криптоекономічна платформа, яка застосовує принципи координації блокчейну у сфері штучного інтелекту, прагнучи створити розумніше, справедливіше та прозоріше джерело прогнозних даних. З розвитком мережі залишається відкритим питання: наскільки ефективно її децентралізована модель зможе конкурувати за масштабом і швидкістю з централізованими провайдерами AI?