Na longa história do desenvolvimento da inteligência artificial, estamos testemunhando um ponto de virada tecnológico importante. As arquiteturas tradicionais de IA centralizadas enfrentam problemas estruturais, como silos de dados, monopólio de recursos de computação e falta de transparência do modelo Como resolvê-lo, @AlloraNetwork @AlloraFND reconstruir fundamentalmente a infraestrutura de inteligência artificial com a definição de um novo padrão de tecnologia de IA - do "centro modelo" ao "centro de destino", da inteligência única à inteligência coletiva Este artigo analisa como a Allora Network se tornou o novo padrão para IA na Web3 e até mesmo em todo o mundo 1️⃣ Dimensão da arquitetura técnica Do ponto de vista técnico, meu entendimento pessoal é dividido principalmente em dois aspectos, um é a perspectiva da cadeia e o outro é a perspectiva arquitetônica O Allora é construído no Cosmos SDK, fornecendo um equilíbrio ideal de escalabilidade, interoperabilidade e modularidade: Sua arquitetura inovadora de três camadas maximiza as vantagens de abertura, descentralização e agregação: Na camada de consumo de inferência, a adoção do modelo "pay-as-you-go" pela Allora pode garantir uma participação aberta e sem obstáculos; Na camada de síntese de previsão: a agregação inteligente de vários modelos pode realizar o raciocínio sensível ao contexto; Na camada de consenso, a distribuição de recompensas é gerenciada por meio do CometBFT PoS, que garante a segurança da descentralização 2️⃣ Dimensão do mecanismo de inovação A principal inovação da Allora está no mecanismo de colaboração multimodelo: 1. Raciocínio ingênuo: os trabalhadores geram previsões iniciais 2. Prever perdas: prever a precisão de outros trabalhadores sob condições específicas 3. Cálculo de peso: ajustado dinamicamente com base no desempenho histórico 4. Minimização de perdas: Produz uma saída de agregação ideal Os testes mostraram que o método de agregação é 20-30% mais preciso do que um único modelo, o que está muito à frente de toda a faixa de IA Ao contrário da IA tradicional, os funcionários da Allora podem prever o desempenho de outros trabalhadores em cenários dinâmicos em tempo real, realizar recursos de "meta-raciocínio" e otimizar de forma adaptativa em ambientes dinâmicos, como flutuações de mercado Ao mesmo tempo, a Allora pode realizar a evolução orgânica da inteligência coletiva por meio do ciclo de aprendizado por tentativa e erro, aprimoramento de desempenho, triagem de qualidade e adaptação contínua ...