Trong dòng lịch sử phát triển của trí tuệ nhân tạo, chúng ta đang chứng kiến một bước ngoặt công nghệ quan trọng. Kiến trúc AI tập trung truyền thống đang phải đối mặt với các vấn đề cấu trúc như đảo dữ liệu, độc quyền tài nguyên tính toán, và thiếu minh bạch trong mô hình. Và cách giải quyết, @AlloraNetwork @AlloraFND với định nghĩa tiêu chuẩn công nghệ AI hoàn toàn mới đã tái cấu trúc cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo một cách căn bản — từ "trung tâm mô hình" chuyển sang "trung tâm mục tiêu", từ trí tuệ đơn lẻ chuyển sang trí tuệ tập thể. Bài viết này sẽ phân tích Allora Network đã trở thành tiêu chuẩn AI mới trong Web3 và trên toàn thế giới như thế nào từ năm khía cạnh. 1️⃣ Khía cạnh kiến trúc công nghệ Từ góc độ công nghệ, tôi hiểu chủ yếu chia thành 2 khía cạnh, 1 là góc độ chuỗi, 2 là góc độ kiến trúc. Allora được xây dựng dựa trên Cosmos SDK, đạt được sự cân bằng tối ưu giữa khả năng mở rộng, khả năng tương tác và tính mô-đun: Cấu trúc ba lớp sáng tạo của nó đảm bảo tối đa lợi thế của sự mở, phi tập trung và tập hợp: Ở lớp tiêu thụ suy diễn, Allora áp dụng mô hình "trả tiền theo nhu cầu" để đảm bảo sự tham gia không có rào cản; ở lớp tổng hợp dự đoán: sự tập hợp trí tuệ từ nhiều mô hình có thể thực hiện suy diễn nhạy cảm với ngữ cảnh; và ở lớp đồng thuận, thông qua CometBFT PoS quản lý phân phối phần thưởng, điều này có thể đảm bảo tính an toàn phi tập trung. 2️⃣ Khía cạnh cơ chế đổi mới Sự đổi mới cốt lõi của Allora nằm ở cơ chế hợp tác giữa nhiều mô hình: 1. Suy diễn đơn giản: người lao động tạo ra dự đoán ban đầu. 2. Mất mát dự đoán: dự đoán độ chính xác của các người lao động khác trong các điều kiện cụ thể. 3. Tính toán trọng số: điều chỉnh động dựa trên hiệu suất lịch sử. 4. Tối thiểu hóa mất mát: tạo ra đầu ra tổng hợp tối ưu. Các thử nghiệm cho thấy, phương pháp tổng hợp chính xác hơn 20-30% so với mô hình đơn lẻ, con số này dẫn đầu trong toàn bộ lĩnh vực AI. Khác với AI truyền thống, người lao động của Allora có thể dự đoán thời gian thực về hiệu suất của các người lao động khác trong các tình huống động, đạt được khả năng "suy diễn meta", có thể tự thích ứng tối ưu trong các môi trường động như biến động thị trường. Đồng thời, Allora có thể thông qua cơ chế học hỏi từ sai lầm, tăng cường hiệu suất, sàng lọc chất lượng và thích ứng liên tục, mạng lưới đã đạt được sự tiến hóa hữu cơ của trí tuệ tập thể. ...