Отже, (ALLO) як це працює

Ядро дизайну Allora є децентралізованою мережею, що складається з трьох типів учасників, які працюють спільно: координаторів тем, працівників та репутаційних осіб. Кожен з трьох має чітко визначені ролі, співпрацюючи для досягнення циклу самоудосконалення через прогнозування, верифікацію та оптимізацію.

● Робітники: це незалежні оператори AI-моделей. Кожен робітник запускає свою власну модель машинного навчання і відповідає на запити прогнозу на основі унікальних даних і методів. Наприклад, одна модель може прогнозувати ціну Ethereum на наступні 24 години на основі технічних показників, тоді як інша робить висновки на основі соціальних емоцій.

● Репутатор: після подання прогнозу репутатор оцінює точність кожного прогнозу, коли відомий реальний результат, і ставить токени ALLO за свою оцінку. За точну оцінку можна отримати винагороду, а за помилкові або маніпулятивні звіти втрачається застава. Цей механізм застави заохочує репутаторів надавати точні та надійні оцінки.

● Координатор теми: ці користувачі або програми визначають теми, що цікавлять мережу, наприклад, прогнозування погодних умов, ринкових цін або результатів спортивних подій. Вони є сторонами попиту, які приносять до мережі сценарії застосування та потреби в даних.

Allora інтегрувала машинне навчання з нульовими знаннями, забезпечуючи конфіденційність та безпеку. А саме, працівники можуть довести, що їх модель згенерувала певний прогноз, не розкриваючи чутливі власні дані. Ця риса є надзвичайно важливою в сценаріях, де конфіденційність даних має величезне значення, таких як фінанси, корпоративний ШІ чи регульовані галузі.

Система через стейкінг, історію виконання та динамічну вагу налаштовує механізм нагород і покарань, винагороджуючи хороші результати та караючи погані виходи. Точні моделі з часом отримають більший вплив у агрегації прогнозів по всій мережі, формуючи самооптимізаційний зворотний зв'язок, що відповідає реальним стимулам.