それでは(ALLO)はどのように機能しますか

Alloraのコアデザインは、3種類の参加者が協力して機能する分散型ネットワークです：テーマコーディネーター、ワーカー、そしてレピュテーション者です。3者は明確に役割を分担し、協力して予測、検証、最適化の自己改善サイクルを実現します。

● ワーカー：これらは独立したAIモデルのオペレーターです。各ワーカーは自分自身の機械学習モデルを実行し、独自のデータと方法に基づいて予測リクエストに応答します。たとえば、あるモデルは技術指標を使用して次の24時間のEthereumの価格を予測し、別のモデルはソーシャルセンチメントに基づいて判断を下します。

● 評判者：予測結果の提出後、評判者は現実の結果が知られている状態で各予測の正確性を評価し、自分の判断にALLOトークンをステークします。正確な評価には報酬が得られ、誤ったまたは操作的な報告はステークが失われます。このステークメカニズムは、評判者に正確で信頼できる評価を提供するよう促します。

● テーマコーディネーター：これらのユーザーまたはアプリケーションは、ネットワークが関心を持つテーマを定義します。例えば、天候パターンの予測、市場価格、またはスポーツイベントの結果です。彼らは需要側であり、ネットワークにアプリケーションシーンとデータの需要をもたらします。

Alloraはプライバシーとセキュリティを保障するゼロ知識機械学習を統合しています。つまり、作業者は特定の予測を生成したモデルを証明できるが、機密性の高い専有データを漏らすことはありません。金融、企業AI、または規制の厳しい業界においてデータの機密性が非常に重要なシーンにおいて、この特性は非常に重要です。

システムは、ステーキング、パフォーマンスの履歴、動的な重み付け調整を通じて、報酬と罰則のメカニズムを組み合わせて、良好なパフォーマンスを報いる一方で、悪い出力を罰します。正確なモデルは時間の経過とともに、全ネットワークの集約予測でより大きな影響力を持ち、現実のインセンティブにマッチした自己改善のフィードバックループを形成します。