Deci, ce este mai exact @AlloraNetwork? 1/ Scopul proiectului: Construirea unui ecosistem colaborativ de IA care depășește limitările IA individuale (inclusiv auto-îmbunătățire și straturi inteligente) 2/ Scopul final este de a aduna modele AI pentru a crea un model de inferență mai precis și a vinde acel produs. 3/ Deci, cum funcționează cele trei elemente (lucrători, reputatori, coordonatori) care operează Allora? 4/ Să presupunem că sunteți un consumator al modelului de inferență al Allora și ați pus întrebarea: "$BTC preț după ședința Fed din 30 iulie, va crește sau va scădea?" 5/ În primul rând, diverși lucrători care s-au alăturat Allora oferă inferențe diferite. • Lucrătorul A: BTC va depăși 125.000 USD până la 30 iulie + a umplut golul CME la 114,5 mii USD, cu o țintă de 134 mii USD. • Lucrătorul B: 130.000 de dolari dacă Fed este dovish, 110.000 de dolari dacă hawkish + intrare continuă de fonduri ETF, risc redus din cauza acordurilor comerciale. • Lucrătorul C: Posibilă scădere la 115.000 de dolari după o corecție pe termen scurt + presiunea ofertei de la vânzarea de balene de 9 miliarde de dolari. 6/ Și apoi Reptorii verifică rezultatele. (Presupunând rezultatul: prețul BTC este de 127.500 USD, Fed anunță o reducere a ratei de 0,25%) • Lucrător A: 8/10 (direcție corectă, țintă apropiată) • Lucrătorul B: 9/10 (scenariu prezis cu precizie) • Muncitor C: 3/10 (direcție complet greșită) 7/ Rezumat de la coordonatori • Precizie ridicată a lucrătorului B → pondere de 40% pentru următoarea predicție (recompensă mare $ALLO) • Performanța decentă a lucrătorului A → 35% greutate (recompensă medie $ALLO) • Precizie scăzută a Worker C → 25% greutate (recompensă $ALLO scăzută) 8/ În acest fel, Allora realizează "auto-îmbunătățire" și creează servicii de inferență care produc predicții mai precise.