Tất cả (ALLO) hoạt động như thế nào

Thiết kế cốt lõi của Allora là một mạng lưới phi tập trung, bao gồm ba loại người tham gia hoạt động phối hợp: điều phối viên chủ đề, người lao động và người đánh giá uy tín. Ba bên có phân công rõ ràng, hợp tác để thực hiện vòng lặp tự cải thiện thông qua dự đoán, xác minh và tối ưu hóa.

● Người lao động: Đây là những người vận hành mô hình AI độc lập. Mỗi người lao động chạy mô hình học máy của riêng họ và phản hồi các yêu cầu dự đoán dựa trên dữ liệu và phương pháp độc đáo. Ví dụ, một mô hình có thể sử dụng chỉ số kỹ thuật để dự đoán giá Ethereum trong 24 giờ tới, trong khi mô hình khác đưa ra phán đoán dựa trên cảm xúc xã hội.

● Người đánh giá: Sau khi gửi dự đoán kết quả, người đánh giá sẽ đánh giá độ chính xác của từng dự đoán khi kết quả thực tế đã được biết, và sẽ đặt cọc token ALLO cho phán đoán của mình. Đánh giá chính xác sẽ nhận được phần thưởng, trong khi báo cáo sai hoặc thao túng sẽ bị mất tiền đặt cọc. Cơ chế đặt cọc này khuyến khích người đánh giá cung cấp các đánh giá chính xác và đáng tin cậy.

● Điều phối viên chủ đề: Những người dùng hoặc ứng dụng này xác định các chủ đề mà mạng lưới quan tâm, chẳng hạn như dự đoán mô hình thời tiết, giá thị trường hoặc kết quả của các sự kiện thể thao. Họ là bên có nhu cầu, mang đến các tình huống ứng dụng và nhu cầu dữ liệu cho mạng lưới.

Allora tích hợp máy học không biết, bảo đảm quyền riêng tư và an toàn. Điều này có nghĩa là người lao động có thể chứng minh mô hình của họ đã tạo ra một dự đoán nào đó mà không tiết lộ dữ liệu nhạy cảm độc quyền. Tính năng này rất quan trọng trong các tình huống mà việc bảo mật dữ liệu là cực kỳ quan trọng trong lĩnh vực tài chính, AI doanh nghiệp hoặc các ngành có quy định.

Hệ thống thông qua việc staking, lịch sử hiệu suất và điều chỉnh trọng số động tạo ra cơ chế khen thưởng và phạt cho danh mục đầu tư, thưởng cho hiệu suất tốt và phạt cho đầu ra kém. Mô hình chính xác theo thời gian sẽ có ảnh hưởng lớn hơn trong dự đoán tổng hợp trên toàn mạng, hình thành vòng phản hồi tự nâng cao phù hợp với các khuyến khích thực tế.