W historii rozwoju sztucznej inteligencji jesteśmy świadkami kluczowego punktu zwrotnego technologii. Tradycyjna, scentralizowana architektura AI boryka się z problemami strukturalnymi, takimi jak wyspy danych, monopol zasobów obliczeniowych i brak przejrzystości modeli. Jak to rozwiązać, @AlloraNetwork @AlloraFND poprzez nową definicję standardów technologii AI dokonuje fundamentalnej rekonstrukcji infrastruktury sztucznej inteligencji — przechodząc od "centrum modelu" do "centrum celu", od pojedynczej inteligencji do zbiorowej mądrości. Artykuł ten analizuje, w jaki sposób Allora Network stała się nowym standardem AI w Web3 i na całym świecie, z pięciu wymiarów. 1️⃣ Wymiar architektury technologicznej Z perspektywy technologicznej rozumiem to głównie w dwóch aspektach: 1 to perspektywa łańcucha, 2 to perspektywa architektury. Allora zbudowana na bazie Cosmos SDK osiągnęła optymalną równowagę między skalowalnością, interoperacyjnością i modularnością: Jej innowacyjna trójwarstwowa architektura maksymalizuje zalety otwartości, decentralizacji i agregacji: Na poziomie konsumpcji wniosków Allora stosuje model "płać za użycie", co zapewnia otwarty dostęp bez barier; na poziomie prognozowania i syntezowania: agregacja inteligencji z wielu modeli umożliwia kontekstowe wnioskowanie; a na poziomie konsensusu, poprzez CometBFT PoS zarządza przydziałem nagród, co zapewnia bezpieczeństwo decentralizacji. 2️⃣ Wymiar mechanizmu innowacji Kluczową innowacją Allora jest mechanizm współpracy wielu modeli: 1. Proste wnioskowanie: pracownicy generują początkowe prognozy. 2. Strata prognozy: prognozowanie dokładności innych pracowników w określonych warunkach. 3. Obliczanie wag: dynamiczne dostosowywanie na podstawie historycznych wyników. 4. Minimalizacja strat: generowanie optymalnych wyników agregacji. Testy pokazują, że metody agregacji są o 20-30% dokładniejsze niż pojedyncze modele, co w całym obszarze AI jest znaczącą przewagą. W przeciwieństwie do tradycyjnej AI, pracownicy Allora mogą w czasie rzeczywistym prognozować wyniki innych pracowników w dynamicznych scenariuszach, osiągając zdolność "meta-wnioskowania", co pozwala na samodostosowującą się optymalizację w zmiennych warunkach rynkowych. Jednocześnie Allora może poprzez uczenie się przez próbę i błąd, wzmocnienie wydajności, selekcję jakości i ciągłe dostosowywanie, osiągnąć organiczną ewolucję inteligencji zbiorowej. ...