Was genau ist also @AlloraNetwork? 1/ Projektziel: Aufbau eines kollaborativen KI-Ökosystems, das die Grenzen einzelner KIs (einschließlich Selbstverbesserung und intelligenter Schichten) überwindet. 2/ Das ultimative Ziel ist es, KI-Modelle zu sammeln, um ein genaueres Inferenzmodell zu erstellen und dieses Produkt zu verkaufen. 3/ Wie funktionieren also die drei Elemente (Arbeiter, Reputierer, Koordinatoren), die Allora betreiben? 4/ Angenommen, Sie sind ein Verbraucher des Inferenzmodells von Allora und haben die Frage gestellt: "$BTC Preis nach dem Fed-Treffen am 30. Juli, wird er steigen oder fallen?" 5/ Zuerst liefern verschiedene Arbeiter, die sich Allora angeschlossen haben, unterschiedliche Inferenz. • Arbeiter A: BTC wird bis zum 30. Juli $125.000 überschreiten + die CME-Lücke bei $114,5K schließen, mit einem Ziel von $134K. • Arbeiter B: $130.000, wenn die Fed dovish ist, $110.000, wenn hawkish + kontinuierlicher ETF-Fondszufluss, reduziertes Risiko aufgrund von Handelsabkommen. • Arbeiter C: Möglicher Rückgang auf $115.000 nach einer kurzfristigen Korrektur + Verkaufsdruck durch $9 Milliarden Wal-Verkauf. 6/ Und dann überprüfen die Reputierer die Ergebnisse. (Angenommen, das Ergebnis: BTC-Preis beträgt $127.500, die Fed kündigt eine Zinssenkung um 0,25% an) • Arbeiter A: 8/10 (Richtung korrekt, Ziel nah) • Arbeiter B: 9/10 (Szenario genau vorhergesagt) • Arbeiter C: 3/10 (Richtung völlig falsch) 7/ Zusammenfassung der Koordinatoren • Hohe Genauigkeit von Arbeiter B → 40% Gewicht für die nächste Vorhersage (hohe $ALLO Belohnung) • Anständige Leistung von Arbeiter A → 35% Gewicht (mittlere $ALLO Belohnung) • Geringe Genauigkeit von Arbeiter C → 25% Gewicht (niedrige $ALLO Belohnung) 8/ Auf diese Weise erreicht Allora 'Selbstverbesserung' und schafft Inferenzdienste, die genauere Vorhersagen liefern.