Dalam sejarah panjang pengembangan kecerdasan buatan, kita menyaksikan titik balik teknologi utama. Arsitektur AI terpusat tradisional menghadapi masalah struktural seperti silo data, monopoli sumber daya komputasi, dan kurangnya transparansi model Bagaimana mengatasinya, @AlloraNetwork @AlloraFND secara fundamental merekonstruksi infrastruktur kecerdasan buatan dengan definisi standar teknologi AI baru - dari "pusat model" ke "pusat target", dari kecerdasan tunggal ke kecerdasan kolektif Artikel ini menganalisis bagaimana Allora Network telah menjadi standar baru untuk AI di Web3 dan bahkan di seluruh dunia 1️⃣ Dimensi arsitektur teknis Dari sudut pandang teknis, pemahaman pribadi saya terutama dibagi menjadi dua aspek, satu adalah perspektif rantai, dan yang lainnya adalah perspektif arsitektur Allora dibangun di atas Cosmos SDK, memberikan keseimbangan optimal antara skalabilitas, interoperabilitas, dan modularitas: Arsitektur tiga lapis yang inovatif memaksimalkan keuntungan keterbukaan, desentralisasi, dan agregasi: Pada lapisan konsumsi inferensi, adopsi model "bayar sesuai pemakaian" oleh Allora dapat memastikan partisipasi terbuka dan tanpa rintangan; Dalam lapisan sintesis prediksi: agregasi cerdas multi-model dapat mewujudkan penalaran sadar konteks; Pada lapisan konsensus, distribusi hadiah dikelola melalui CometBFT PoS, yang memastikan keamanan desentralisasi 2️⃣ Dimensi mekanisme inovasi Inovasi inti Allora terletak pada mekanisme kolaborasi multi-model: 1. Penalaran naif: pekerja menghasilkan prediksi awal 2. Memprediksi kerugian: memprediksi keakuratan pekerja lain dalam kondisi tertentu 3. Perhitungan bobot: disesuaikan secara dinamis berdasarkan kinerja historis 4. Minimalisasi kerugian: Menghasilkan output agregasi yang optimal Pengujian telah menunjukkan bahwa metode agregasi 20-30% lebih akurat daripada satu model, yang jauh di depan seluruh jalur AI Tidak seperti AI tradisional, pekerja Allora dapat memprediksi kinerja pekerja lain dalam skenario dinamis secara real time, mewujudkan kemampuan "meta-reasoning", dan dapat mengoptimalkan secara adaptif dalam lingkungan dinamis seperti fluktuasi pasar Pada saat yang sama, Allora dapat mewujudkan evolusi organik kecerdasan kolektif melalui siklus pembelajaran coba-coba, peningkatan kinerja, penyaringan kualitas, dan adaptasi berkelanjutan ...