Allora'nın temel tasarımı, üç tür katılımcının işbirliği içinde çalıştığı merkeziyetsiz bir ağdır: konu koordinaatörü, işçiler ve itibar sahipleri. Üçü de net bir şekilde ayrılmış görevlerle, tahmin etme, doğrulama ve optimize etme için kendini geliştirme döngüsünü birlikte gerçekleştirir.
● Çalışanlar: Bunlar bağımsız AI modeli operatörleridir. Her bir çalışan kendi makine öğrenimi modelini çalıştırır ve benzersiz verilere ve yöntemlere dayanarak tahmin taleplerine yanıt verir. Örneğin, bir model teknik göstergeleri kullanarak bir sonraki 24 saat içinde Ethereum fiyatını tahmin ederken, diğeri sosyal duygulara dayalı olarak karar verebilir.
● Reputasyon Sahibi: Tahmin sonuçları sunulduktan sonra, reputasyon sahibi gerçek sonuçlar bilindiğinde her tahminin doğruluğunu değerlendirir ve kendi değerlendirmesi için ALLO tokenlerini teminat olarak yatırır. Doğru değerlendirme ödül kazanırken, yanlış veya manipülatif raporlar teminatı kaybettirir. Bu teminat mekanizması, reputasyon sahiplerini doğru ve güvenilir değerlendirmeler yapmaya teşvik eder.
● Konu Koordinatörü: Bu kullanıcılar veya uygulamalar, ağın ilgi alanlarını tanımlar, örneğin hava durumu modellerini, piyasa fiyatlarını veya spor etkinliklerinin sonuçlarını tahmin eder. Onlar talep tarafıdır ve ağa uygulama senaryoları ve veri talepleri getirir.
Allora, gizli bilgiye dayalı makine öğrenimini entegre ederek gizliliği ve güvenliği sağlar. Yani, çalışanlar belirli bir tahminin modelin tarafından üretildiğini kanıtlayabilir, ancak hassas özel verileri ifşa etmezler. Finans, kurumsal yapay zeka veya düzenlemeye tabi sektörlerde veri gizliliğinin son derece önemli olduğu senaryolar için bu özellik kritik öneme sahiptir.
Sistem, staking, performans geçmişi ve dinamik ağırlık ayarlamaları ile kombinasyon ödül-ceza mekanizması oluşturur, iyi performansı ödüllendirir ve kötü çıktıyı cezalandırır. Zamanla doğru modeller, tüm ağda tahminlerin toplanmasında daha büyük bir etki kazanacak ve gerçek teşviklerle uyumlu bir kendini geliştirme geri bildirim döngüsü oluşturacaktır.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
O zaman (ALLO) nasıl çalışıyor
Allora'nın temel tasarımı, üç tür katılımcının işbirliği içinde çalıştığı merkeziyetsiz bir ağdır: konu koordinaatörü, işçiler ve itibar sahipleri. Üçü de net bir şekilde ayrılmış görevlerle, tahmin etme, doğrulama ve optimize etme için kendini geliştirme döngüsünü birlikte gerçekleştirir.
● Çalışanlar: Bunlar bağımsız AI modeli operatörleridir. Her bir çalışan kendi makine öğrenimi modelini çalıştırır ve benzersiz verilere ve yöntemlere dayanarak tahmin taleplerine yanıt verir. Örneğin, bir model teknik göstergeleri kullanarak bir sonraki 24 saat içinde Ethereum fiyatını tahmin ederken, diğeri sosyal duygulara dayalı olarak karar verebilir.
● Reputasyon Sahibi: Tahmin sonuçları sunulduktan sonra, reputasyon sahibi gerçek sonuçlar bilindiğinde her tahminin doğruluğunu değerlendirir ve kendi değerlendirmesi için ALLO tokenlerini teminat olarak yatırır. Doğru değerlendirme ödül kazanırken, yanlış veya manipülatif raporlar teminatı kaybettirir. Bu teminat mekanizması, reputasyon sahiplerini doğru ve güvenilir değerlendirmeler yapmaya teşvik eder.
● Konu Koordinatörü: Bu kullanıcılar veya uygulamalar, ağın ilgi alanlarını tanımlar, örneğin hava durumu modellerini, piyasa fiyatlarını veya spor etkinliklerinin sonuçlarını tahmin eder. Onlar talep tarafıdır ve ağa uygulama senaryoları ve veri talepleri getirir.
Allora, gizli bilgiye dayalı makine öğrenimini entegre ederek gizliliği ve güvenliği sağlar. Yani, çalışanlar belirli bir tahminin modelin tarafından üretildiğini kanıtlayabilir, ancak hassas özel verileri ifşa etmezler. Finans, kurumsal yapay zeka veya düzenlemeye tabi sektörlerde veri gizliliğinin son derece önemli olduğu senaryolar için bu özellik kritik öneme sahiptir.
Sistem, staking, performans geçmişi ve dinamik ağırlık ayarlamaları ile kombinasyon ödül-ceza mekanizması oluşturur, iyi performansı ödüllendirir ve kötü çıktıyı cezalandırır. Zamanla doğru modeller, tüm ağda tahminlerin toplanmasında daha büyük bir etki kazanacak ve gerçek teşviklerle uyumlu bir kendini geliştirme geri bildirim döngüsü oluşturacaktır.