Então (ALLO) como funciona

O design central do Allora é uma rede descentralizada, composta por três tipos de participantes que operam em colaboração: coordenadores de tema, trabalhadores e reputadores. Cada um tem funções claramente definidas, colaborando para realizar um ciclo de autoaperfeiçoamento de previsão, validação e otimização.

● Trabalhadores: Estes são operadores de modelos de IA independentes. Cada trabalhador executa seu próprio modelo de aprendizado de máquina e responde a pedidos de previsão com base em dados e métodos exclusivos. Por exemplo, um modelo pode prever o preço do Ethereum nas próximas 24 horas com base em indicadores técnicos, enquanto outro faz julgamentos com base no sentimento social.

● Reputacionista: Após a submissão dos resultados da previsão, o reputacionista avaliará a precisão de cada previsão com base nos resultados reais já conhecidos e fará a aposta de tokens ALLO com seu julgamento. Avaliações precisas recebem recompensas, enquanto relatórios errados ou manipulativos perdem a aposta. Este mecanismo de aposta incentiva os reputacionistas a fornecer avaliações precisas e confiáveis.

● Coordenador de Tema: Estes usuários ou aplicações definem os temas de interesse da rede, como prever padrões meteorológicos, preços de mercado ou resultados de eventos desportivos. Eles são a parte que demanda, trazendo cenários de aplicação e necessidades de dados para a rede.

A Allora integrou aprendizado de máquina com zero conhecimento, garantindo privacidade e segurança. Ou seja, os trabalhadores podem provar que seu modelo gerou uma determinada previsão sem revelar dados sensíveis e proprietários. Essa característica é crucial em cenários onde a confidencialidade dos dados é extremamente importante, como em finanças, IA empresarial ou setores regulamentados.

O sistema utiliza um mecanismo de recompensa e punição baseado em staking, histórico de desempenho e ajustes dinâmicos de peso, recompensando desempenhos bons e punindo saídas ruins. Modelos precisos ganharão maior influência nas previsões agregadas da rede ao longo do tempo, formando um ciclo de feedback de autoaperfeiçoamento que corresponde aos incentivos reais.