Entonces, ¿qué es exactamente @AlloraNetwork? 1/ Objetivo del proyecto: Construir un ecosistema de IA colaborativo que supere las limitaciones de las IA individuales (incluidas las capas inteligentes y de superación personal) 2/ El objetivo final es recopilar modelos de IA para crear un modelo de inferencia más preciso y vender ese producto. 3/ Entonces, ¿cómo funcionan los tres elementos (Trabajadores, Reputadores, Coordinadores) que operan Allora? 4/ Supongamos que usted es un consumidor del modelo de inferencia de Allora y se hace la pregunta: "$BTC precio después de la reunión de la Fed del 30 de julio, ¿subirá o bajará?" 5/ Primero, varios Trabajadores que se unieron a Allora proporcionan diferentes inferencias. • Trabajador A: BTC superará los USD 125,000 para el 30 de julio + llenó la brecha de CME en USD 114.5K, con un objetivo de USD 134K. • Trabajador B: 130.000 dólares si la Fed es moderada, 110.000 dólares si es agresiva + entrada continua de fondos ETF, riesgo reducido debido a acuerdos comerciales. • Trabajador C: Posible caída a USD 115,000 después de una corrección a corto plazo + presión de oferta por la venta masiva de ballenas de USD 9 mil millones. 6/ Y luego los Reputadores verifican los resultados. (Suponiendo el resultado: el precio de BTC es de USD 127,500, la Fed anuncia un recorte de tasas del 0.25%) • Trabajador A: 8/10 (dirección correcta, objetivo cercano) • Trabajador B: 9/10 (escenario predicho con precisión) • Trabajador C: 3/10 (dirección completamente incorrecta) 7/ Resumen de los Coordinadores • Alta precisión del trabajador B → un 40% de peso para la próxima predicción (alta recompensa $ALLO) • Rendimiento decente del trabajador A → 35% de peso (recompensa $ALLO media) • Baja precisión del trabajador C → 25% de peso (baja recompensa $ALLO) 8/ De esta manera, Allora logra la "superación personal" y crea servicios de inferencia que producen predicciones más precisas.