Tekoälyn kehityksen pitkässä historiassa olemme todistamassa keskeistä teknologista käännekohtaa. Perinteiset keskitetyt tekoälyarkkitehtuurit kohtaavat rakenteellisia ongelmia, kuten tietosiiloja, laskentaresurssien monopolia ja mallien läpinäkyvyyden puutetta Kuinka ratkaista se, @AlloraNetwork @AlloraFND perusteellisesti rekonstruoida tekoälyinfrastruktuuri uuden tekoälyteknologiastandardin määritelmällä - "mallikeskuksesta" "kohdekeskukseen", yksittäisestä älykkyydestä kollektiiviseen älykkyyteen Tässä artikkelissa analysoidaan, kuinka Allora Networkista on tullut uusi tekoälystandardi Web3:ssa ja jopa ympäri maailmaa 1️⃣ Teknisen arkkitehtuurin ulottuvuus Teknisestä näkökulmasta henkilökohtainen ymmärrykseni jakautuu pääosin kahteen osa-alueeseen, joista toinen on ketjunäkökulma ja toinen arkkitehtoninen näkökulma Allora on rakennettu Cosmos SDK:lle, mikä tarjoaa optimaalisen tasapainon skaalautuvuuden, yhteentoimivuuden ja modulaarisuuden välillä: Sen innovatiivinen kolmikerroksinen arkkitehtuuri maksimoi avoimuuden, hajauttamisen ja yhdistämisen edut: Päättelyn kulutuskerroksessa Alloran "pay-as-you-go" -mallin käyttöönotto voi varmistaa avoimen ja esteettömän osallistumisen; Ennustesynteesikerroksessa: usean mallin älykäs aggregointi voi toteuttaa kontekstitietoisen päättelyn; Konsensuskerroksessa palkkioiden jakamista hallitaan CometBFT PoS:n kautta, mikä varmistaa hajauttamisen turvallisuuden 2️⃣ Innovaatiomekanismin ulottuvuus Alloran ydininnovaatio on monimallinen yhteistyömekanismi: 1. Naiivi päättely: työntekijät luovat alustavia ennusteita 2. Ennusta tappiot: ennusta muiden työntekijöiden tarkkuus tietyissä olosuhteissa 3. Painon laskenta: dynaamisesti mukautettu historiallisen suorituskyvyn perusteella 4. Häviön minimointi: Tuottaa optimaalisen aggregointituloksen Testit ovat osoittaneet, että aggregointimenetelmä on 20-30 % tarkempi kuin yksittäinen malli, mikä on paljon edellä koko tekoälyrataa Toisin kuin perinteinen tekoäly, Alloran työntekijät voivat ennustaa muiden työntekijöiden suorituskykyä dynaamisissa skenaarioissa reaaliajassa, toteuttaa "metapäättelykykyjä" ja optimoida mukautuvasti dynaamisissa ympäristöissä, kuten markkinoiden vaihteluissa Samaan aikaan Allora voi toteuttaa kollektiivisen älykkyyden orgaanisen kehityksen yrityksen ja erehdyksen oppimisen, suorituskyvyn parantamisen, laadun seulonnan ja jatkuvan sopeutumisen syklin kautta ...