Dans le long cours de l'histoire du développement de l'intelligence artificielle, nous assistons à un tournant technologique clé. Les architectures d'IA centralisées traditionnelles font face à des problèmes structurels tels que les îlots de données, le monopole des ressources de calcul et le manque de transparence des modèles. Quant à la manière de résoudre cela, @AlloraNetwork @AlloraFND propose une reconstruction fondamentale de l'infrastructure de l'intelligence artificielle avec une nouvelle définition des standards technologiques de l'IA — passant d'un "centre de modèle" à un "centre d'objectif", d'une intelligence unique à une intelligence collective. Cet article analyse comment Allora Network est devenu le nouveau standard de l'IA dans le Web3 et même à l'échelle mondiale à travers cinq dimensions. 1️⃣ Dimension de l'architecture technique D'un point de vue technique, je comprends personnellement cela principalement sous deux aspects : 1, le point de vue de la chaîne, 2, le point de vue de l'architecture. Allora est construit sur le Cosmos SDK, réalisant un équilibre optimal entre évolutivité, interopérabilité et modularité : sa structure innovante à trois niveaux garantit au maximum les avantages d'ouverture, de décentralisation et d'agrégation : Au niveau de la consommation d'inférence, Allora adopte un modèle "pay-as-you-go" qui assure une participation sans barrière ; au niveau de la synthèse prédictive : l'agrégation intelligente multi-modèles permet une inférence contextuelle ; et au niveau du consensus, la gestion de la distribution des récompenses par CometBFT PoS assure la sécurité décentralisée. 2️⃣ Dimension des mécanismes d'innovation L'innovation clé d'Allora réside dans le mécanisme de collaboration multi-modèles : 1. Inférence naïve : les travailleurs génèrent des prévisions initiales. 2. Perte de prévision : prévision de l'exactitude des autres travailleurs dans des conditions spécifiques. 3. Calcul des poids : ajustement dynamique basé sur les performances historiques. 4. Minimisation des pertes : production d'une sortie agrégée optimale. Les tests montrent que la méthode d'agrégation améliore la précision de 20 à 30 % par rapport à un modèle unique, ce qui est largement en tête dans l'ensemble du secteur de l'IA. Contrairement à l'IA traditionnelle, les travailleurs d'Allora peuvent prédire en temps réel les performances des autres travailleurs dans des scénarios dynamiques, réalisant ainsi une capacité de "méta-inférence" qui peut s'auto-optimiser dans des environnements dynamiques tels que les fluctuations du marché. En même temps, Allora peut réaliser une évolution organique de l'intelligence collective grâce à un mécanisme de boucle d'apprentissage par essais et erreurs, de renforcement des performances, de filtrage de la qualité et d'adaptation continue. ...