I den lange historien til utvikling av kunstig intelligens er vi vitne til et viktig teknologisk vendepunkt. Tradisjonelle sentraliserte AI-arkitekturer står overfor strukturelle problemer som datasiloer, monopol på dataressurser og mangel på modellgjennomsiktighet Hvordan løse det, @AlloraNetwork @AlloraFND fundamentalt rekonstruere infrastrukturen for kunstig intelligens med definisjonen av en ny AI-teknologistandard - fra "modellsenter" til "målsenter", fra enkelt intelligens til kollektiv intelligens Denne artikkelen analyserer hvordan Allora Network har blitt den nye standarden for AI i Web3 og til og med rundt om i verden 1️⃣ Dimensjon for teknisk arkitektur Fra et teknisk synspunkt er min personlige forståelse hovedsakelig delt inn i to aspekter, det ene er kjedeperspektivet, og det andre er det arkitektoniske perspektivet Allora er bygget på Cosmos SDK, og gir en optimal balanse mellom skalerbarhet, interoperabilitet og modularitet: Den innovative trelagsarkitekturen maksimerer fordelene med åpenhet, desentralisering og aggregering: På inferensforbrukslaget kan Alloras innføring av «pay-as-you-go»-modellen sikre åpen og uhindret deltakelse; I prediksjonssynteselaget: multimodell intelligent aggregering kan realisere kontekstbevisst resonnement; På konsensuslaget styres belønningsdistribusjon gjennom CometBFT PoS, som sikrer sikkerheten ved desentralisering 2️⃣ Dimensjon for innovasjonsmekanisme Alloras kjerneinnovasjon ligger i samarbeidsmekanismen for flere modeller: 1. Naivt resonnement: arbeidere genererer innledende spådommer 2. Forutsi tap: forutsi nøyaktigheten til andre arbeidere under spesifikke forhold 3. Vektberegning: dynamisk justert basert på historisk ytelse 4. Tapsminimering: Gir optimal aggregeringsutgang Tester har vist at aggregeringsmetoden er 20-30 % mer nøyaktig enn en enkelt modell, noe som er langt foran hele AI-sporet I motsetning til tradisjonell AI, kan Allora-arbeidere forutsi ytelsen til andre arbeidere i dynamiske scenarier i sanntid, realisere "meta-resonnement"-evner og kan adaptivt optimalisere i dynamiske miljøer som markedssvingninger Samtidig kan Allora realisere den organiske utviklingen av kollektiv intelligens gjennom syklusen av prøving og feiling, ytelsesforbedring, kvalitetsscreening og kontinuerlig tilpasning ...