În lunga istorie a dezvoltării inteligenței artificiale, asistăm la un punct de cotitură tehnologică cheie. Arhitecturile tradiționale de inteligență artificială centralizată se confruntă cu probleme structurale, cum ar fi silozurile de date, monopolul resurselor de calcul și lipsa de transparență a modelului Cum să o rezolvăm @AlloraNetwork @AlloraFND să reconstruim fundamental infrastructura de inteligență artificială cu definirea unui nou standard tehnologic AI - de la "centru model" la "centru țintă", de la inteligență unică la inteligență colectivă Acest articol analizează modul în care Allora Network a devenit noul standard pentru AI în Web3 și chiar în întreaga lume 1️⃣ Dimensiunea arhitecturii tehnice Din punct de vedere tehnic, înțelegerea mea personală este împărțită în principal în două aspecte, unul este perspectiva lanțului, iar celălalt este perspectiva arhitecturală Allora este construit pe Cosmos SDK, oferind un echilibru optim între scalabilitate, interoperabilitate și modularitate: Arhitectura sa inovatoare cu trei straturi maximizează avantajele deschiderii, descentralizării și agregarii: La nivelul consumului de inferență, adoptarea de către Alla a modelului "pay-as-you-go" poate asigura o participare deschisă și fără obstacole; În stratul de sinteză a predicției: agregarea inteligentă multi-model poate realiza raționamentul conștient de context; La nivelul de consens, distribuția recompenselor este gestionată prin CometBFT PoS, care asigură securitatea descentralizării 2️⃣ Dimensiunea mecanismului de inovare Inovația de bază a Allora constă în mecanismul de colaborare multi-model: 1. Raționament naiv: muncitorii generează predicții inițiale 2. Preziceți pierderile: preziceți acuratețea altor lucrători în condiții specifice 3. Calculul greutății: ajustat dinamic pe baza performanței istorice 4. Minimizarea pierderilor: Produce o ieșire optimă de agregare Testele au arătat că metoda de agregare este cu 20-30% mai precisă decât un singur model, ceea ce este cu mult înaintea întregii piste AI Spre deosebire de inteligența artificială tradițională, lucrătorii Allora pot prezice performanța altor lucrători în scenarii dinamice în timp real, pot realiza capabilități de "meta-raționament" și pot optimiza adaptiv în medii dinamice, cum ar fi fluctuațiile pieței În același timp, Allora poate realiza evoluția organică a inteligenței colective prin ciclul de învățare prin încercare și eroare, îmbunătățirea performanței, screening-ul calității și adaptarea continuă ...