In de lange geschiedenis van de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie zijn we getuige van een cruciaal technologisch keerpunt. Traditionele gecentraliseerde AI-architecturen worden geconfronteerd met structurele problemen zoals datasilos, monopolies op rekenkracht en gebrek aan transparantie van modellen. Hoe dit op te lossen, @AlloraNetwork @AlloraFND heeft een fundamentele herstructurering van de AI-infrastructuur gedefinieerd met nieuwe AI-technologiestandaarden - van "modelgericht" naar "doelgericht", van individuele intelligentie naar collectieve wijsheid. Dit artikel analyseert vanuit vijf dimensies hoe Allora Network de nieuwe AI-standaard is geworden binnen Web3 en zelfs wereldwijd. 1️⃣ Technologische architectuurdimensie Vanuit technisch perspectief begrijp ik het persoonlijk als verdeeld in 2 aspecten: 1 is het perspectief van de keten, 2 is het architectuurperspectief. Allora is gebouwd op de Cosmos SDK en heeft de optimale balans bereikt tussen schaalbaarheid, interoperabiliteit en modulariteit: De innovatieve driedelige architectuur waarborgt maximaal de voordelen van openheid, decentralisatie en aggregatie: In de inferentieconsumptielaag past Allora een "pay-as-you-go"-model toe dat open deelname zonder drempels garandeert; in de voorspellingssynthetiselaag: multi-model intelligente aggregatie kan contextbewuste inferentie realiseren; en in de consensuslaag, door CometBFT PoS te gebruiken voor het beheer van beloningsverdeling, kan de decentralisatie van de veiligheid worden gewaarborgd. 2️⃣ Innovatiemechanismedimensie De kerninnovatie van Allora ligt in het multi-model samenwerkingsmechanisme: 1. Eenvoudige inferentie: werkers genereren initiële voorspellingen. 2. Voorspellingsverlies: voorspellen van de nauwkeurigheid van andere werkers onder specifieke voorwaarden. 3. Gewichtcalculatie: dynamisch aanpassen op basis van historische prestaties. 4. Verliesminimalisatie: genereert optimale aggregatie-output. Tests tonen aan dat de aggregatiemethode de nauwkeurigheid met 20-30% verhoogt in vergelijking met een enkel model, deze cijfers zijn in de hele AI-sector ongeëvenaard. In tegenstelling tot traditionele AI kunnen Allora-werkers in realtime de prestaties van andere werkers in dynamische scenario's voorspellen, wat "meta-inferentie"-capaciteiten mogelijk maakt, en zich zelfadaptief optimaliseren in dynamische omgevingen zoals marktvolatiliteit. Tegelijkertijd kan Allora door middel van trial-and-error leren, prestatieverbetering, kwaliteitsselectie en een continu aanpassingsmechanisme de organische evolutie van collectieve intelligentie realiseren. ...