У довгій історії розвитку штучного інтелекту ми є свідками ключового технологічного поворотного моменту. Традиційні централізовані архітектури штучного інтелекту стикаються зі структурними проблемами, такими як розрізненість даних, монополія обчислювальних ресурсів і недостатня прозорість моделей Як її вирішити, @AlloraNetwork @AlloraFND принципово реконструювати інфраструктуру штучного інтелекту з визначенням нового стандарту технології ШІ – від «модельного центру» до «цільового центру», від єдиного інтелекту до колективного розуму У цій статті аналізується, як Allora Network стала новим стандартом для штучного інтелекту в Web3 і навіть у всьому світі 1️⃣ Розмір технічної архітектури З технічної точки зору, моє особисте розуміння в основному ділиться на два аспекти, один – це ланцюгова перспектива, а інший – архітектурна перспектива Allora побудована на Cosmos SDK, що забезпечує оптимальний баланс масштабованості, сумісності та модульності: Його інноваційна трирівнева архітектура максимізує переваги відкритості, децентралізації та агрегації: На рівні споживання висновків прийняття компанією Allora моделі «оплата за фактом використання» може забезпечити відкриту та безперешкодну участь; На рівні синтезу прогнозування: багатомодельна інтелектуальна агрегація може реалізувати контекстно-залежне міркування; На рівні консенсусу розподіл винагород управляється через PoS CometBFT, що забезпечує безпеку децентралізації 2️⃣ Вимір інноваційного механізму Основна інновація Allora полягає в механізмі співпраці з кількома моделями: 1. Наївне міркування: працівники генерують початкові прогнози 2. Прогнозування втрат: прогнозування точності інших працівників за конкретних умов 3. Розрахунок ваги: динамічно скоригований на основі історичних показників 4. Мінімізація втрат: забезпечує оптимальний вихід агрегації Тести показали, що метод агрегації на 20-30% точніший, ніж окрема модель, що значно випереджає весь трек ШІ На відміну від традиційного штучного інтелекту, працівники Allora можуть прогнозувати продуктивність інших працівників у динамічних сценаріях у режимі реального часу, реалізовувати можливості «мета-міркування» та адаптивно оптимізувати в динамічних середовищах, таких як коливання ринку У той же час Allora може реалізувати органічну еволюцію колективного інтелекту через цикл навчання методом проб і помилок, підвищення продуктивності, перевірки якості та постійної адаптації ...