في التاريخ الطويل لتطوير الذكاء الاصطناعي ، نشهد نقطة تحول تكنولوجية رئيسية. تواجه معماريات الذكاء الاصطناعي المركزية التقليدية مشاكل هيكلية مثل صوامع البيانات واحتكار موارد الحوسبة ونقص شفافية النموذج كيفية حلها ، @AlloraNetwork @AlloraFND إعادة بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بشكل أساسي مع تعريف معيار جديد لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي - من "مركز النموذج" إلى "المركز المستهدف" ، من الذكاء الفردي إلى الذكاء الجماعي تحلل هذه المقالة كيف أصبحت شبكة Allora المعيار الجديد الذكاء الاصطناعي في Web3 وحتى حول العالم 1️⃣ بعد الهندسة المعمارية التقنية من وجهة نظر فنية ، ينقسم فهمي الشخصي بشكل أساسي إلى جانبين ، أحدهما هو منظور السلسلة ، والآخر هو المنظور المعماري تم بناء Allora على Cosmos SDK ، مما يوفر توازنا مثاليا بين قابلية التوسع وقابلية التشغيل البيني والنمطية: تعمل بنيتها المبتكرة ثلاثية الطبقات على زيادة مزايا الانفتاح واللامركزية والتجميع: في طبقة استهلاك الاستدلال ، يمكن أن يضمن اعتماد Allora لنموذج "الدفع أولا بأول" مشاركة مفتوحة وخالية من العوائق. في طبقة توليف التنبؤ: يمكن للتجميع الذكي متعدد النماذج أن يحقق التفكير الواعي بالسياق. في طبقة الإجماع ، تتم إدارة توزيع المكافآت من خلال CometBFT PoS ، مما يضمن أمن اللامركزية 2️⃣ بعد آلية الابتكار يكمن ابتكار Allora الأساسي في آلية التعاون متعددة النماذج: 1. التفكير الساذج: يولد العمال تنبؤات أولية 2. التنبؤ بالخسائر: التنبؤ بدقة العمال الآخرين في ظل ظروف محددة 3. حساب الوزن: يتم تعديله ديناميكيا بناء على الأداء التاريخي 4. تقليل الخسارة: ينتج مخرجات التجميع الأمثل أظهرت الاختبارات أن طريقة التجميع أكثر دقة بنسبة 20-30٪ من نموذج واحد ، وهو ما يتقدم بفارق كبير على مسار الذكاء الاصطناعي بأكمله على عكس الذكاء الاصطناعي التقليدي ، يمكن لعمال Allora التنبؤ بأداء العمال الآخرين في سيناريوهات ديناميكية في الوقت الفعلي ، وتحقيق قدرات "التفكير الفوقي" ، ويمكنهم التحسين التكيفي في البيئات الديناميكية مثل تقلبات السوق في الوقت نفسه ، يمكن ل Allora تحقيق التطور العضوي للذكاء الجماعي من خلال دورة تعلم التجربة والخطأ ، وتحسين الأداء ، وفحص الجودة ، والتكيف المستمر ...