Allora Network: Trí tuệ dự đoán cho các tác nhân trên chuỗi @AlloraNetwork là một bước đột phá trong cách các tác nhân trên chuỗi hoạt động bằng cách mang lại trí tuệ dự đoán phi tập trung ra thị trường. Thông qua việc tích hợp với VibeKit của @EmberAGI trên @arbitrum, nó biến các bot phản ứng thành các hệ thống có khả năng dự đoán và tiên đoán, định vị trước các chuyển động của thị trường. Hãy để tôi giải thích điều này ↓ ➀ 𝗧𝗵𝗲 𝗖𝗼𝗿𝗲 𝗜𝗻𝗻𝗼𝘃𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 Tự động hóa DeFi hiện tại chủ yếu là xác định, có nghĩa là các tác nhân thực hiện logic đã được định nghĩa dựa trên trạng thái hiện tại. Điều này tạo ra sự không hiệu quả lớn: các tác nhân (hay đúng hơn là các bot) phản ứng sau khi các khoảng thời gian tối ưu đã qua, các chiến lược vẫn tĩnh lặng khi thị trường phát triển, và giá trị bị rò rỉ qua việc thực hiện không tối ưu. Allora giải quyết điều này thông qua một mạng lưới phi tập trung của các mô hình ML cạnh tranh để cung cấp các dự đoán có ý thức về ngữ cảnh. Được xây dựng trên Cosmos SDK và chạy trên một đồng thuận CometBFT, chuỗi ứng dụng cụ thể tạo ra một thị trường dự đoán được hỗ trợ bởi ML, nơi độ chính xác trực tiếp thúc đẩy phần thưởng (có phần tương tự như Bittensor). Kiến trúc khá tinh vi: - Các chủ đề là các mạng con dành riêng cho các nhiệm vụ ML cụ thể (dự đoán giá, phân loại hình ảnh, phân tích cảm xúc, v.v.) - Các công nhân triển khai các mô hình và gửi các dự đoán - Các Reputers đánh giá độ chính xác bằng cách sử dụng sự hối tiếc chuẩn hóa (hiệu suất so với các đồng nghiệp trong các điều kiện tương tự) - Các Validator duy trì cơ sở hạ tầng phối hợp trên chuỗi - Người tiêu dùng/người dùng (chủ yếu là các tác nhân tự động) trả tiền cho các thông tin Điều này cuối cùng tạo ra một hệ thống tự cải thiện, nơi các dự đoán tốt hơn thu hút nhiều người sử dụng hơn, thúc đẩy phần thưởng cao hơn và thu hút các mô hình tốt hơn. ➁ 𝗖𝗼𝗻𝘁𝗲𝘅𝘁-𝗔𝘄𝗮𝗿𝗲 𝗣𝗿𝗲𝗱𝗶𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗦𝘆𝗻𝘁𝗵𝗲𝘀𝗶𝘀 Đột phá chính của Allora là trọng số có ý thức về ngữ cảnh. Thay vì đối xử với tất cả các dự đoán như nhau, mạng lưới trọng số động các mô hình dựa trên hiệu suất lịch sử trong các điều kiện cụ thể. Một mô hình xuất sắc trong thời gian biến động cao sẽ được trọng số nặng khi biến động tăng. Một mô hình dự đoán tốt trong giờ châu Á sẽ có ảnh hưởng trong khoảng thời gian đó. Cơ chế đồng thuận được đánh giá bởi đồng nghiệp này, kết hợp với rủi ro danh tiếng dựa trên cổ phần cho các Reputers, tạo ra các dự đoán mạnh mẽ, chống thao túng mà liên tục cải thiện thông qua các vòng phản hồi từ thế giới thực. ➂ 𝗘𝗺𝗯𝗲𝗿 𝗔𝗜 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗴𝗿𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻: 𝗧𝗵𝗲𝗼𝗿𝘆 𝗠𝗲𝗲𝘁𝘀 𝗘𝘅𝗲𝗰𝘂𝘁𝗶𝗼𝗻 Vibekit tận dụng Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) của Ember để đơn giản hóa các tương tác DeFi phức tạp, cho phép các nhà phát triển nhanh chóng triển khai các tác nhân có khả năng thực hiện các chiến lược trên chuỗi tinh vi. Tích hợp Allora thêm khả năng dự đoán mà không cần thay đổi kiến trúc. Các nhà phát triển duy trì quyền kiểm soát hoàn toàn trong khi có quyền truy cập vào các dự đoán xác suất giúp nâng cao quyết định của tác nhân. Trên Arbitrum, điều này mở khóa các chiến lược tinh vi trước đây khó hoặc không thể thực hiện trên chuỗi, bao gồm: - Tối ưu hóa lợi suất tự động: Các tác nhân dự đoán sự thay đổi APY và các kịch bản mất mát tạm thời trước khi chúng xảy ra, phân bổ lại động giữa các pool và điều chỉnh đòn bẩy dựa trên các dự đoán về biến động. - Giao dịch thuật toán: Các chiến lược đa tài sản thích ứng vị trí một cách chủ động dựa trên các tương quan và thay đổi chế độ dự đoán, vượt ra ngoài các trò chơi động lực đơn giản để có vị trí dự đoán thực sự. - DCA thông minh: Thực hiện dựa trên dự đoán xác suất xác định các đáy địa phương trong các khoảng thời gian tích lũy, tối ưu hóa giá vào trong khi giảm thiểu chi phí gas thông qua các dự đoán về thời gian. - Quản lý đòn bẩy chủ động: Các chiến lược lặp lại điều chỉnh mức độ tiếp xúc trước khi rủi ro thanh lý xuất hiện, sử dụng các dự đoán về biến động tài sản thế chấp để duy trì mức độ rủi ro tối ưu. ➃ 𝗪𝗵𝘆 𝗧𝗵𝗶𝘀 𝗠𝗮𝘁𝘁𝗲𝗿𝘀 Tích hợp này định vị Arbitrum như một trung tâm chính cho tự động hóa DeFi thông minh, hay còn gọi là DeFAI tiên tiến, trong khi Allora cung cấp các dự đoán xác suất, có ý thức về ngữ cảnh được thiết kế đặc biệt cho người tiêu dùng trên chuỗi, và đi xa hơn những gì thị trường hiện tại cung cấp về dữ liệu dự đoán. Ngoài ra, mô hình kinh tế hoàn toàn phù hợp với các động lực: độ chính xác của dự đoán thúc đẩy phần thưởng, tạo ra các hiệu ứng mạng tích lũy khi các mô hình tốt hơn thu hút nhiều người dùng hơn, tạo ra phí cao hơn thu hút các mô hình tốt hơn nữa. Phần thưởng dựa trên chủ đề và cổ phần ủy quyền đảm bảo cả sự tham gia và an ninh. ➄ 𝗧𝗵𝗲 𝗥𝗲𝗮𝗹𝗶𝘁𝘆 𝗖𝗵𝗲𝗰𝗸 Mặc dù điều này nghe có vẻ đầy hứa hẹn, thành công phụ thuộc vào việc thực hiện. Chất lượng mô hình phải mở rộng cùng với sự phát triển của mạng và các yếu tố độ trễ có thể hạn chế các ứng dụng tần số cao cực kỳ. Vấn đề khởi động lạnh cho các chủ đề dự đoán mới vẫn là một thách thức. Quan trọng nhất, các nhà phát triển phải xây dựng các tác nhân đủ tinh vi để tận dụng đúng cách các đầu vào xác suất, điều này là một thách thức không đơn giản yêu cầu cả chuyên môn DeFi và ML từ phía người xây dựng. Tuy nhiên, dữ liệu sản xuất ban đầu cho thấy kết quả hứa hẹn. Nhưng bài kiểm tra thực sự đến khi các chiến lược trở nên phức tạp hơn và TVL mở rộng. Công nghệ cho phép một sự chuyển mình từ tự động hóa phản ứng sang tự động hóa dự đoán, nhưng việc hiện thực hóa tiềm năng này yêu cầu sự đổi mới mô hình liên tục và sự chấp nhận của các nhà phát triển. Đối với các nhà xây dựng và người dùng của VibeKit @EmberAGI trên @arbitrum và hơn thế nữa, Allora đại diện cho sự tiến hóa tiếp theo trong trí tuệ trên chuỗi. Đưa vào một kỷ nguyên mà lợi thế cạnh tranh không đến từ phản ứng nhanh hơn mà từ các dự đoán tốt hơn. Cơ sở hạ tầng đã hoạt động, các động lực đã được căn chỉnh, và tích hợp hoạt động.