V dlouhé historii vývoje umělé inteligence jsme svědky klíčového technologického zlomu. Tradiční centralizované architektury umělé inteligence se potýkají se strukturálními problémy, jako jsou datová sila, monopol výpočetních zdrojů a nedostatečná transparentnost modelu Jak to vyřešit, @AlloraNetwork @AlloraFND zásadně rekonstruovat infrastrukturu umělé inteligence s definicí nového technologického standardu umělé inteligence - od "modelového centra" k "cílovému centru", od jednotné inteligence ke kolektivní inteligenci Tento článek analyzuje, jak se Allora Network stala novým standardem pro umělou inteligenci na Web3 a dokonce i po celém světě 1️⃣ Rozměr technické architektury Z technického hlediska je mé osobní chápání rozděleno hlavně do dvou aspektů, jedním je perspektiva řetězce a druhým je perspektiva architektury Allora je postavena na Cosmos SDK, která poskytuje optimální rovnováhu mezi škálovatelností, interoperabilitou a modularitou: Jeho inovativní třívrstvá architektura maximalizuje výhody otevřenosti, decentralizace a agregace: Na vrstvě inference consumption může přijetí modelu "pay-as-you-go" společnosti Allora zajistit otevřenou a neomezenou účast; Ve vrstvě syntézy predikce: multimodelová inteligentní agregace může realizovat kontextové uvažování; Na konsensuální vrstvě je distribuce odměn řízena prostřednictvím CometBFT PoS, což zajišťuje bezpečnost decentralizace 2️⃣ Dimenze inovačního mechanismu Hlavní inovace společnosti Allora spočívá v mechanismu spolupráce s více modely: 1. Naivní uvažování: pracovníci generují počáteční předpovědi 2. Predikce ztrát: předvídejte přesnost ostatních pracovníků za konkrétních podmínek 3. Výpočet hmotnosti: dynamicky upravený na základě historické výkonnosti 4. Minimalizace ztrát: Vytváří optimální agregační výstup Testy ukázaly, že metoda agregace je o 20–30 % přesnější než jeden model, což je daleko před celou cestou AI Na rozdíl od tradiční umělé inteligence mohou pracovníci Allora předvídat výkon ostatních pracovníků v dynamických scénářích v reálném čase, realizovat schopnosti "meta-uvažování" a mohou adaptivně optimalizovat v dynamických prostředích, jako jsou výkyvy trhu Současně může Allora realizovat organickou evoluci kolektivní inteligence prostřednictvím cyklu učení metodou pokus-omyl, zvyšování výkonu, screeningu kvality a neustálé adaptace ...