那麼 @AlloraNetwork 究竟是什麼？ 1/ 項目目標：建立一個超越個別 AI 限制的協作 AI 生態系統（包括自我改進和智能層） 2/ 最終目標是聚集 AI 模型，創建一個更準確的推理模型並銷售該產品。 3/ 那麼運行 Allora 的三個要素（工作者、聲譽者、協調者）是如何運作的？ 4/ 假設你是 Allora 推理模型的消費者，你問的問題是："7 月 30 日美聯儲會議後，$BTC 價格會上漲還是下跌？" 5/ 首先，加入 Allora 的各種工作者提供不同的推理。 • 工作者 A：BTC 將在 7 月 30 日之前突破 $125,000 + 填補 CME 缺口至 $114.5K，目標為 $134K。 • 工作者 B：如果美聯儲持鴿派立場則為 $130,000，如果持鷹派則為 $110,000 + ETF 資金持續流入，由於貿易協議降低風險。 • 工作者 C：在短期修正後可能跌至 $115,000 + 來自 $90 億鯨魚拋售的供應壓力。 6/ 然後聲譽者驗證結果。 （假設結果：BTC 價格為 $127,500，美聯儲宣布降息 0.25%） • 工作者 A：8/10（方向正確，目標接近） • 工作者 B：9/10（情境預測準確） • 工作者 C：3/10（方向完全錯誤） 7/ 協調者的總結 • 工作者 B 的高準確性 → 下一次預測的 40% 權重（高 $ALLO 獎勵） • 工作者 A 的不錯表現 → 35% 權重（中等 $ALLO 獎勵） • 工作者 C 的低準確性 → 25% 權重（低 $ALLO 獎勵） 8/ 這樣，Allora 實現了「自我改進」，並創造出更準確預測的推理服務。