В истории развития искусственного интеллекта мы становимся свидетелями ключевого технологического поворотного момента. Традиционная централизованная архитектура ИИ сталкивается со структурными проблемами, такими как изолированные данные, монополия вычислительных ресурсов и отсутствие прозрачности моделей. Как решить эти проблемы, @AlloraNetwork @AlloraFND предлагает коренное переосмысление инфраструктуры искусственного интеллекта с определением новых стандартов технологий ИИ — переход от "центра модели" к "центру целей", от единственного интеллекта к коллективной мудрости. Эта статья анализирует, как Allora Network становится новым стандартом ИИ в Web3 и даже в мировом масштабе с пяти различных аспектов. 1️⃣ Аспект технологической архитектуры С технической точки зрения я понимаю это в двух аспектах: 1 — с точки зрения цепочки, 2 — с точки зрения архитектуры. Allora построена на базе Cosmos SDK, что обеспечивает оптимальный баланс масштабируемости, взаимосвязанности и модульности: Ее инновационная трехуровневая архитектура максимально гарантирует преимущества открытости, децентрализации и агрегации: На уровне потребления вывода Allora использует модель "оплата по мере необходимости", что обеспечивает открытое участие без барьеров; на уровне предсказательной агрегации: многомодельная интеллектуальная агрегация позволяет осуществлять контекстно-зависимое вывод; а на уровне консенсуса, через CometBFT PoS управляется распределение вознаграждений, что обеспечивает безопасность децентрализации. 2️⃣ Аспект инновационных механизмов Ключевая инновация Allora заключается в механизме сотрудничества многомоделей: 1. Простое предсказание: работники генерируют начальные прогнозы. 2. Прогнозирование потерь: предсказание точности других работников при определенных условиях. 3. Вычисление весов: динамическая корректировка на основе исторической производительности. 4. Минимизация потерь: получение оптимального агрегированного вывода. Тесты показывают, что агрегированный метод повышает точность на 20-30% по сравнению с единственной моделью, эти данные значительно опережают все остальные в области ИИ. В отличие от традиционного ИИ, работники Allora могут в реальном времени предсказывать производительность других работников в динамических сценариях, реализуя способность "мета-вывода", что позволяет адаптивно оптимизировать в условиях рыночной волатильности и других динамичных сред. Кроме того, Allora может через механизм обучения с ошибками, усиления производительности, фильтрации качества и постоянной адаптации реализовать органическую эволюцию коллективного интеллекта. ...