人工知能開発の長い歴史の中で、私たちは重要な技術的転換点を目の当たりにしています。 従来の集中型 AI アーキテクチャは、データ サイロ、コンピューティング リソースの独占、モデルの透明性の欠如などの構造的な問題に直面しています それを解決するには、「モデルセンター」から「ターゲットセンター」へ、単一の知能から集合知まで、新しいAI技術標準の定義により、人工知能インフラストラクチャを根本的に再構築@AlloraNetwork @AlloraFND この記事では、Allora Network がどのようにして Web3 および世界中で AI の新しい標準になったかを分析します 1️⃣ 技術アーキテクチャの次元 技術的な観点から見ると、私の個人的な理解は主に 2 つの側面に分かれており、1 つはチェーンの観点、もう 1 つはアーキテクチャの観点です Allora は Cosmos SDK 上に構築されており、スケーラビリティ、相互運用性、モジュール性の最適なバランスを提供します。 その革新的な 3 層アーキテクチャは、オープン性、分散化、集約の利点を最大限に引き出します。 推論消費層では、Allora が「従量課金制」モデルを採用することで、オープンで障害のない参加を確保できます。 予測合成層では、マルチモデルのインテリジェント集計により、コンテキストを意識した推論を実現できます。 コンセンサス層では、報酬の分配は CometBFT PoS を通じて管理され、分散化のセキュリティが確保されます 2️⃣ イノベーションメカニズムの次元 Allora の中核となるイノベーションは、マルチモデル コラボレーション メカニズムにあります。 1. 素朴な推論: 労働者が初期予測を生成する 2.損失の予測:特定の条件下で他の労働者の精度を予測します 3. 重量計算: 過去のパフォーマンスに基づいて動的に調整 4. 損失の最小化: 最適な集約出力を生成します テストでは、集計方法は単一のモデルよりも20〜30%正確であることが示されており、これはAIトラック全体をはるかに上回っています 従来の AI とは異なり、Allora ワーカーは動的シナリオで他のワーカーのパフォーマンスをリアルタイムで予測し、「メタ推論」機能を実現し、市場変動などの動的な環境で適応的に最適化できます 同時に、Allora は、試行錯誤の学習、パフォーマンスの向上、品質スクリーニング、継続的な適応のサイクルを通じて、集合知の有機的な進化を実現できます ...