Analýza distribuované inferenční struktury a samoučícího se mechanismu sítě Allora @AlloraNetwork je distribuovaná predikční síť, která kombinuje více modelů pro generování inferenčních výsledků založených na kolektivní inteligenci. Systém neprovádí pouze průměrování výstupů modelu, ale odvozuje konečný výsledek dynamickým vážením minulé výkonnosti každého modelu, kontextu předpovědi a hodnot očekávaných ztrát. Pokud například inferenční pracovní proces prezentuje hodnotu predikce pro určité téma, pracovník prognózy předpovídá pravděpodobnost chyby v aktuálním prostředí tohoto pracovního procesu a reportér ji vyhodnotí po odhalení skutečných výsledků. Takto shromážděná data jsou trénována uvnitř sítě a váha je upravena tak, aby model, který vykazoval vyšší přesnost za podobných podmínek, měl větší váhu. Výsledkem je, že se síť učí rychleji než metoda pevné agregace a postupně snižuje chybovost. Struktura Allora využívá vícevrstvé obranné mechanismy, aby se minimalizoval dopad manipulace a modelů nízké kvality. Všichni účastníci musí vsadit své tokeny, což ztěžuje útok na sibility. Navíc, protože tři role inference, forecast a reflektor fungují nezávisle, je obtížné zkreslit celkové výsledky predikce, i když dojde ke kolizi konkrétní skupiny. Síť zmírňuje předpojaté vstupy nebo škodlivé chování prostřednictvím metod konsensu vážených sázkami a je navržena tak, aby umožňovala paralelní účast různých modelů, čímž se zvyšuje odolnost vůči útokům. Vyhodnocení modelu je prováděno průběžně. Jakmile jsou skutečné výsledky potvrzeny, reportér vypočítá hodnotu ztráty pro každou predikci a sleduje, jak přesně pracovník prognózy předpověděl ztrátu. Prostřednictvím této smyčky zpětné vazby se společně vyhodnocuje spolehlivost inferenčního chodce a prediktivní síla předpovědního chodce a v důsledku toho se upravují váhy. Tato kruhová struktura učení je navržena tak, aby se rychle přizpůsobila změnám tržního prostředí, a experimentální výsledky ukazují, že má tendenci konvergovat rychleji než pevné systémy. Pokud jde o výkon, Allora používá appchainy založené na Cosmosu k zajištění rychlých blokových časů a paralelních struktur zpracování. Díky svému tematickému modulárnímu designu dokáže obsluhovat miliony predikčních trhů nebo aktiv současně, s průměrným intervalem aktualizace kratším než 5 minut. V tématech, která vyžadují velký počet účastníků pro vysokou přesnost, se však latence může mírně zvýšit a systém má strukturu, která dokáže upravit rovnováhu mezi přesností a rychlostí odezvy. Škálovatelnost je jednou z hlavních silných stránek společnosti Allora. Lze jej horizontálně škálovat pomocí struktury podsítě na úrovni témat a Cosmos SDK a mechanismus konsensu CometBFT zajišťují vysokou propustnost a zabezpečení. K dispozici jsou sady Forge Builder Kit a Model Development Kit, které usnadňují přidávání nových modelů, ale protože existuje více témat, mohou být náklady na ladění a omezení úložiště dat úzkými místy. Kromě toho, pokud v rámci každého tématu není dostatečná rozmanitost modelů, může být snížena robustnost výsledků. Aby bylo možné ověřit provozní výkonnost společnosti Allora v příštích šesti měsících až jednom roce, je nutné se pečlivě podívat na řadu ukazatelů. Počet a typ aktivních témat, tempo růstu počtu modelů a objem požadavků na odvození jsou klíčovými ukazateli škálovatelnosti sítě. Kromě toho se změny v průměrné chybovosti predikce, posun ve vahách modelu a rozdělení odměn mezi účastníky používají jako indikátory pro posouzení kvality učení a decentralizace. Míra účasti, sázky a škrtací akce a aktivity návrhů správy odrážejí bezpečnost a zdraví komunity. A konečně, Allora může spolupracovat s Phala Network na podpoře soukromé inference založené na TEE pro zvýšení soukromí a bezpečnosti a rozšiřuje svůj ekosystém prostřednictvím partnerství s různými infrastrukturními projekty, jako jsou @monad, Glacier, zkSync a Capx. Zúčastnili se ho významní investoři, jako jsou Polychain, Framework, Blockchain Capital, CoinFund a Delphi Digital, a ten přijímá otevřenou strukturu, která umožňuje komukoli přispět jako model, data nebo hodnotitel.