معظم الشبكات الذكية السابقة كانت تقوم بالتعديلات فقط بعد انخفاض الأداء. كانت تعتمد على البيانات التاريخية، مما جعلها متأخرة وبطيئة، دائمًا ما تتبع السوق. لكن @AlloraNetwork مختلف - حيث أطلق آلية توقع الأداء التي تمكن الذكاء الاصطناعي من التنبؤ بالأداء قبل خروج النموذج، وتوزيع الأوزان بشكل ديناميكي. بمعنى آخر، لم يعد ينتظر حدوث الأخطاء، بل يقوم بنشاط بتحديد أي نموذج هو الأكثر فعالية في البيئة الحالية.

في اختبارات السوق المستقرة، سمح هذا النظام بزيادة دقة التنبؤات بنحو 50%. إذا تم إطلاقه في وقت أبكر، فقد لا يكون حدث البجعة السوداء الأسبوع الماضي قد تسبب في الكثير من عمليات التصفية المتتالية.

كيف تم تحقيق ذلك؟ يتم تقييم Worker (النموذج) في شبكة Allora بشكل مستمر، حيث يقوم النظام بتحديد دقة النموذج من خلال قيمة الندم (regret value) أو خوارزمية z-score. يتم تعزيز أوزان النماذج ذات الأداء الجيد، بينما يتم تقليل أوزان النماذج ذات الأداء السيئ؛ ثم يتم ضبط التوقعات من خلال التغذية الراجعة الحقيقية، مما يجعل الحكم في الجولة التالية أكثر ذكاءً وأقرب إلى السوق. هذه الدورة التكرارية تجعل Allora تتشكل في طبقة ذكية تتطور ذاتيًا.

من منظور الهندسة والبيئة، فإن قيمة Allora لا تكمن فقط في تحسين دقة التنبؤ، بل تكمن أيضًا في منح الذكاء الاصطناعي القدرة على تحسين الذات والتكيف مع البيئة. الذكاء الاصطناعي اللامركزي في المستقبل لن يكون فقط قادراً على التفكير، بل يجب أن يكون قادراً على "توقع". الذكاء الاصطناعي الذي يستشعر تغييرات السوق بنشاط ويعدل استراتيجياته ديناميكياً هو الذي يمكنه أن يحقق النجاح على المدى الطويل في عالم DeFi.

إن هيكلها ثلاثي الطبقات وتقنية zkML يحلان مشكلة دقة الاستدلال متعدد النماذج، بينما يجعل النظام شفافًا وقابلًا للتحقق - على عكس النماذج التي تعتمد على مورد واحد أو خوارزميات صندوقية مركزية، مما يوفر أساسًا موثوقًا يمكن التحقق منه حقًا للمطورين والمستخدمين. لم يعد دمج blockchain و AI مجرد مفهوم، بل هو بنية تحتية قابلة للتشغيل وقابلة للتوسع.

@AlloraNetwork لديها إمكانات هائلة في نظام Web3 البيئي: فهي لا تخدم فقط dApps والمطورين، بل من الممكن أيضًا أن تصبح بمثابة مؤشر للذكاء الاصطناعي اللامركزي. من خلال تكامل API للتنبؤ، فهي تدفع نحو التيار الرئيسي لـ DeFAI، وقد تعاونت مؤخرًا مع Oracle FHE من Mind Network وAI التجريدي من Cycle Network، وتشارك بنشاط في أسبوع blockchain في شنغهاي.

ملخص النقاط الرئيسية:
من المراجعة إلى التوقع: توقع أداء النموذج مسبقًا، توزيع الأوزان ديناميكيًا، وتشكيل ذكاء ذاتي التطور.

العائدات ووكيل التداول: توقعات إعادة التوازن في الوقت الحقيقي للرافعة المالية والسيولة والمخاطر، تدعم التداول عالي التردد واتخاذ القرارات الاستراتيجية.

استراتيجيات الموصلات والتنبؤات: توزيع رأس المال عبر البروتوكولات، تحسين التراكم والتداول العاطفي.

التوسع البيئي والقابلية للتحقق: استدلال متعدد النماذج شفاف وقابل للتحقق، يحقق فعلاً الذكاء الاصطناعي اللامركزي.

@AlloraNetwork ليست مجرد ضجة، بل تبني حقًا شبكة ذكية لامركزية في المستقبل. التنبؤ النشط، الشفافية القابلة للتحقق، الذكاء الجماعي متعدد النماذج - هذه هي جوهر محرك DeFAI من الجيل القادم.

#Kaito @KaitoAI #ياب #ألورا