In der langen Geschichte der Entwicklung von künstlicher Intelligenz erleben wir einen entscheidenden technologischen Wendepunkt. Die traditionellen zentralisierten KI-Architekturen stehen vor strukturellen Problemen wie Dateninseln, Monopol auf Rechenressourcen und fehlender Modelltransparenz. Wie man diese Probleme löst, zeigt @AlloraNetwork @AlloraFND mit einer grundlegenden Rekonstruktion der KI-Infrastruktur durch die Definition neuer KI-Technologiestandards – vom "Modellzentrum" hin zum "Zielzentrum", vom individuellen Intellekt hin zur kollektiven Intelligenz. Dieser Artikel analysiert aus fünf Dimensionen, wie das Allora Network zum neuen KI-Standard in Web3 und weltweit geworden ist. 1️⃣ Technische Architektur-Dimension Aus technischer Sicht verstehe ich das hauptsächlich in zwei Aspekten: 1. aus der Perspektive der Blockchain, 2. aus der Architektur-Perspektive. Allora basiert auf dem Cosmos SDK und erreicht ein optimales Gleichgewicht zwischen Skalierbarkeit, Interoperabilität und Modularität: Die innovative dreischichtige Architektur gewährleistet maximal die Vorteile von Offenheit, Dezentralisierung und Aggregation: In der Verbrauchsschicht für Inferenz verwendet Allora ein "Pay-per-Use"-Modell, das eine offene Teilnahme ohne Barrieren sicherstellt; in der Schicht für prädiktive Synthese: die Aggregation mehrerer Modelle ermöglicht kontextbewusste Inferenz; und in der Konsensschicht wird die Belohnungsverteilung durch CometBFT PoS verwaltet, was die Sicherheit der Dezentralisierung gewährleistet. 2️⃣ Innovationsmechanismus-Dimension Die zentrale Innovation von Allora liegt im Mechanismus der Zusammenarbeit mehrerer Modelle: 1. Naive Inferenz: Arbeiter generieren erste Vorhersagen. 2. Vorhersageverlust: Vorhersage der Genauigkeit anderer Arbeiter unter bestimmten Bedingungen. 3. Gewichtung: Dynamische Anpassung basierend auf der historischen Leistung. 4. Verlustminimierung: Erzeugung optimaler aggregierter Ausgaben. Tests zeigen, dass die Aggregationsmethoden die Genauigkeit im Vergleich zu Einzelmodellen um 20-30 % erhöhen, eine Zahl, die in der gesamten KI-Branche führend ist. Im Gegensatz zu traditioneller KI können Allora-Arbeiter in Echtzeit die Leistung anderer Arbeiter in dynamischen Szenarien vorhersagen und die Fähigkeit zur "Meta-Inferenz" erreichen, die sich in dynamischen Umgebungen wie Marktvolatilität selbst optimieren kann. Gleichzeitig kann Allora durch einen Mechanismus des Lernens durch Versuch und Irrtum, Leistungssteigerung, Qualitätsfilterung und kontinuierliche Anpassung eine organische Evolution kollektiver Intelligenz erreichen. ...