Jadi (ALLO) bagaimana cara kerjanya

Desain inti Allora adalah jaringan terdesentralisasi, yang terdiri dari tiga jenis peserta yang bekerja sama: koordinator tema, pekerja, dan reputasi. Ketiga pihak memiliki peran yang jelas dan berkolaborasi untuk mewujudkan siklus peningkatan diri dalam prediksi, verifikasi, dan optimasi.

● Pekerja: Ini adalah operator model AI independen. Setiap pekerja menjalankan model pembelajaran mesin mereka sendiri dan merespons permintaan prediksi berdasarkan data dan metode unik. Misalnya, satu model mungkin memprediksi harga Ethereum dalam 24 jam ke depan menggunakan indikator teknis, sementara yang lain membuat penilaian berdasarkan sentimen sosial.

● Penilai: Setelah pengiriman hasil prediksi, penilai akan mengevaluasi akurasi setiap prediksi berdasarkan hasil yang diketahui, dan mempertaruhkan token ALLO untuk penilaian mereka. Evaluasi yang akurat akan mendapatkan hadiah, sementara laporan yang salah atau manipulatif akan kehilangan taruhan. Mekanisme taruhan ini mendorong penilai untuk memberikan evaluasi yang tepat dan dapat diandalkan.

● Koordinator Tema: Pengguna atau aplikasi ini mendefinisikan tema yang menjadi perhatian jaringan, seperti memprediksi pola cuaca, harga pasar, atau hasil acara olahraga. Mereka adalah pihak yang membutuhkan, membawa skenario aplikasi dan kebutuhan data ke dalam jaringan.

Allora mengintegrasikan pembelajaran mesin tanpa pengetahuan, menjamin privasi dan keamanan. Dengan kata lain, pekerja dapat membuktikan bahwa model mereka menghasilkan prediksi tertentu tanpa mengungkapkan data sensitif yang bersifat kepemilikan. Fitur ini sangat penting dalam konteks di mana kerahasiaan data sangat penting, seperti di sektor keuangan, AI perusahaan, atau industri yang diatur.

Sistem menggunakan mekanisme penghargaan dan hukuman yang disesuaikan berdasarkan staking, riwayat kinerja, dan bobot dinamis, untuk menghargai kinerja yang baik dan menghukum hasil yang buruk. Model yang akurat seiring berjalannya waktu akan mendapatkan pengaruh yang lebih besar dalam prediksi agregat di seluruh jaringan, membentuk umpan balik peningkatan diri yang selaras dengan insentif di dunia nyata.