Актуальные темы
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
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.
...



Топ
Рейтинг
Избранное