Итак, (ALLO) как это работает

Ядро дизайна Allora представляет собой децентрализованную сеть, в которой три типа участников взаимодействуют: координаторы тем, работники и репутаторы. У каждого из них четко определены функции, и они сотрудничают для реализации самосовершенствующегося цикла прогнозирования, проверки и оптимизации.

● Работники: это независимые операторы моделей ИИ. Каждый работник запускает свою собственную модель машинного обучения и отвечает на запросы прогнозирования на основе уникальных данных и методов. Например, одна модель может предсказывать цену Ethereum на следующие 24 часа, используя технические индикаторы, в то время как другая может делать выводы на основе социального настроения.

● Референт: После подачи прогнозов референт будет оценивать точность каждого прогноза, когда известен реальный результат, и ставить свои ALLO токены на свою оценку. Точные оценки могут получить вознаграждение, в то время как ошибочные или манипулятивные отчеты приведут к потере залога. Этот механизм залога стимулирует референтов предоставлять точные и надежные оценки.

● Темы координаторы: Эти пользователи или приложения определяют темы, которые интересуют сеть, такие как прогнозирование погодных условий, рыночные цены или результаты спортивных событий. Они являются стороной спроса, приносящей в сеть сценарии применения и потребности в данных.

Allora интегрировала машинное обучение с нулевым знанием, обеспечивая конфиденциальность и безопасность. То есть, работник может доказать, что его модель сгенерировала определенный прогноз, не раскрывая чувствительные собственные данные. Эта особенность имеет решающее значение в сценариях, где конфиденциальность данных крайне важна, таких как финансы, корпоративный ИИ или регулируемые отрасли.

Система через стейкинг, историю производительности и динамическую корректировку весов реализует механизмы награждения и наказания, вознаграждая хорошее исполнение и наказывая плохие результаты. Точные модели со временем получат большее влияние в агрегации прогнозов по всей сети, формируя самоподдерживающуюся обратную связь, соответствующую реальным стимулам.