En la larga historia del desarrollo de la inteligencia artificial, estamos presenciando un punto de inflexión tecnológico clave. Las arquitecturas de IA centralizadas tradicionales enfrentan problemas estructurales como silos de datos, monopolio de recursos informáticos y falta de transparencia del modelo Cómo resolverlo, @AlloraNetwork @AlloraFND reconstruir fundamentalmente la infraestructura de inteligencia artificial con la definición de un nuevo estándar de tecnología de IA: de "centro modelo" a "centro objetivo", de inteligencia única a inteligencia colectiva Este artículo analiza cómo Allora Network se ha convertido en el nuevo estándar para la IA en Web3 e incluso en todo el mundo 1️⃣ Dimensión de la arquitectura técnica Desde un punto de vista técnico, mi comprensión personal se divide principalmente en dos aspectos, uno es la perspectiva de la cadena y el otro es la perspectiva arquitectónica Allora se basa en el SDK de Cosmos, lo que proporciona un equilibrio óptimo de escalabilidad, interoperabilidad y modularidad: Su innovadora arquitectura de tres capas maximiza las ventajas de apertura, descentralización y agregación: En la capa de consumo de inferencia, la adopción por parte de Allora del modelo de "pago por uso" puede garantizar una participación abierta y sin obstáculos; En la capa de síntesis de predicción: la agregación inteligente multimodelo puede realizar un razonamiento sensible al contexto; En la capa de consenso, la distribución de recompensas se gestiona a través de CometBFT PoS, que garantiza la seguridad de la descentralización 2️⃣ Dimensión del mecanismo de innovación La innovación central de Allora radica en el mecanismo de colaboración multimodelo: 1. Razonamiento ingenuo: los trabajadores generan predicciones iniciales 2. Predecir pérdidas: predecir la precisión de otros trabajadores en condiciones específicas 3. Cálculo de peso: ajustado dinámicamente en función del rendimiento histórico 4. Minimización de pérdidas: Produce una salida de agregación óptima Las pruebas han demostrado que el método de agregación es un 20-30% más preciso que un solo modelo, lo que está muy por delante de toda la pista de IA A diferencia de la IA tradicional, los trabajadores de Allora pueden predecir el rendimiento de otros trabajadores en escenarios dinámicos en tiempo real, realizar capacidades de "meta-razonamiento" y pueden optimizar de forma adaptativa en entornos dinámicos como las fluctuaciones del mercado Al mismo tiempo, Allora puede realizar la evolución orgánica de la inteligencia colectiva a través del ciclo de aprendizaje de prueba y error, mejora del rendimiento, evaluación de calidad y adaptación continua ...