I den långa historien av utveckling av artificiell intelligens bevittnar vi en viktig teknisk vändpunkt. Traditionella centraliserade AI-arkitekturer står inför strukturella problem som datasilos, monopol på datorresurser och brist på modelltransparens Hur man löser det @AlloraNetwork @AlloraFND i grunden rekonstruera infrastrukturen för artificiell intelligens med definitionen av en ny AI-teknikstandard - från "modellcenter" till "målcentrum", från enskild intelligens till kollektiv intelligens Den här artikeln analyserar hur Allora Network har blivit den nya standarden för AI i Web3 och till och med runt om i världen 1️⃣ Dimension för teknisk arkitektur Ur en teknisk synvinkel är min personliga förståelse huvudsakligen uppdelad i två aspekter, den ena är kedjeperspektivet och den andra är det arkitektoniska perspektivet Allora bygger på Cosmos SDK, vilket ger en optimal balans mellan skalbarhet, interoperabilitet och modularitet: Dess innovativa arkitektur i tre lager maximerar fördelarna med öppenhet, decentralisering och aggregering: När det gäller inferensförbrukning kan Alloras införande av "pay-as-you-go"-modellen säkerställa ett öppet och obehindrat deltagande. I prediktionssyntesskiktet: intelligent aggregering med flera modeller kan realisera kontextmedvetet resonemang; I konsensuslagret hanteras belöningsfördelningen genom CometBFT PoS, vilket garanterar säkerheten för decentralisering 2️⃣ Dimension av innovationsmekanism Alloras viktigaste innovation ligger i samarbetsmekanismen med flera modeller: 1. Naivt resonemang: arbetare genererar initiala förutsägelser 2. Förutsäg förluster: förutse noggrannheten hos andra arbetare under specifika förhållanden 3. Viktberäkning: dynamiskt justerad baserat på historisk prestanda 4. Förlustminimering: Ger optimala aggregeringsutdata Tester har visat att aggregeringsmetoden är 20-30 % mer exakt än en enda modell, vilket ligger långt före hela AI-spåret Till skillnad från traditionell AI kan Allora-arbetare förutsäga andra arbetares prestationer i dynamiska scenarier i realtid, realisera "meta-resonemang"-funktioner och kan adaptivt optimera i dynamiska miljöer som marknadsfluktuationer Samtidigt kan Allora förverkliga den organiska utvecklingen av kollektiv intelligens genom cykeln av trial and error-inlärning, prestationsförbättring, kvalitetsscreening och kontinuerlig anpassning ...