📢Allora AMA en resumen En primer lugar, me gustaría agradecer a Arinim @heysoahri por hacer mis preguntas preventivas, a Humbleman @Cryptowombat125 por organizar y facilitar el AMA, y al fundador @nick_emmons por darme respuestas maravillosas. Escuchando el Aloa @AlloraNetwork AMA en vivo y escuchando varias veces para obtener un resumen, ¡hay muchas ideas nuevas! Esto es ^^ con otros ingredientes de yaping ✔️Resumen en resumen ▪️Justo antes de la red principal: Agregación / función objetiva / optimización del diseño económico + Forge mejora en gran medida la incorporación de desarrolladores. ▪️Diferenciación: inferencia basada en objetivos, agregación financiera / específica de DeFi que trasciende un solo modelo. ▪️Captura del valor del token: Activos basados en inteligencia respaldados por el uso real, como gas, pagos por inferencia, seguridad de participación y ranuras para caminantes. ▪️TGE/Recompensas: Fecha de TGE no revelada (se anunciará en los canales oficiales). ▪️Compensación específica de Yaping/país: Incluyendo la asignación coreana, la compensación se diseñará junto con múltiples programas (no se revelarán cifras detalladas, pero "no me decepcionaré"). ✔️Resumen de la pregunta 1. Justo antes de la red principal, ¿qué ha cambiado? (Actualización tecnológica) ▪️Optimización de la lógica de agregación y la función objetivo: Más allá de la simple predicción continua de precios, integramos directamente la lógica estratégica en la función objetivo para realizar experimentos de derivación de resultados más prácticos. ▪️Preparándonos para expandir los tipos de problemas: Actualmente, nos enfocamos en las regresiones, >, actualmente estamos trabajando en la investigación de optimización/innovación a nivel de protocolo para extenderla a otros tipos de problemas de IA. ▪️Avanzar en el diseño de emparejamiento económico: Progreso en la mejora del diseño económico / de incentivos para hacer que el emparejamiento de proveedores y consumidores modelo sea más eficiente. 2. 'Forge' cambiará la incorporación de desarrolladores (alfa próximamente) ▪️Revisión de Allora Forge: alojamiento de modelos · Evolucione hacia una plataforma de desarrollo de modelos que abstraiga DevOps/MLOps, aprovisionamiento de datos, etc. como una solución integral. ▪️Incluso los desarrolladores sin conocimientos criptográficos pueden estar bien: el acceso a la API / SDK, los datos y las funciones se simplifica enormemente, y la barrera para la afluencia de desarrolladores de IA se ha reducido significativamente. 3. Efectos esperados de la transición de la red de prueba > la red principal ▪️La mayoría de los temas principales son el funcionamiento simultáneo de la red principal: temas orientados a la utilidad de DeFi, como predicciones de precio/rendimiento/volatilidad/volumen de operaciones. ▪️Mejora natural en calidad y escala: Cuando se realiza la transición a un entorno de dinero real, el patrón general es que el número de modelos y el rendimiento aumentan juntos. ▪️Accesibilidad: red sin permisos, >accesible para cualquier persona con API/SDK (UX similar a una red de prueba). 4. Lo que diferencia a Allora de la IA centralizada (lógica central) ▪️ Analogía de la "intención": En lugar de la carga de elegir "qué modelo usar", al usuario se le presenta solo el "objetivo deseado (intención)": la red > proporciona los resultados con la combinación óptima de modelos. ▪️Capacidades especializadas de DeFi / Finanzas: Diseñado para funcionar bien de manera consistente en la agregación de modelos colectivos en dominios cuantitativos y financieros, donde los LLM son débiles. ▪️Sobrerendimiento de agregación: Los resultados de agregación de múltiples modelos superan constantemente el rendimiento de un solo modelo, > cambio a IA "orientada a objetivos" en lugar de "centrada en modelos". 5. Respuestas sobre el 'período' predicho (¿qué tan lejos?) ▪️Teóricamente, puede llegar tan lejos, pero cuanto más largo sea el ciclo de recuperación de la verdad fundamental, más lenta será la tasa de superación personal de la red. ▪️En la práctica, el ecosistema está muy interesado en predecir en términos de tiempo (horas) (el ciclo de verificación y recompensa se ejecuta rápidamente). 6. Modo de uso: App vs API/SDK ▪️Actualmente, es un middleware de infraestructura fuerte >El principal consumidor son los desarrolladores y los protocolos (integrados con API/SDK). ▪️En el futuro, cuando se amplíe la agregación generativa/LLM, se espera que la interfaz de usuario final se vuelva más diversa. 7. Asociación y Corea ▪️Eje clave de crecimiento: Los LLM del ecosistema de agentes de IA son fuertes en "coordinación y orquestación", y el juicio financiero se complementa con inferencias de Allora, lo que mejora la capacidad de los agentes de > para llevar a cabo el comportamiento de DeFi. ▪️Centrarse en Corea: Centrarse en expandir la base de IA descentralizada como una etapa de expansión de educación >POC->, como la participación en conferencias gubernamentales (AI World). 8. Utilidad de token (¿Por qué HODL?) ▪️Pagos de gas/inferencia: Se utiliza para pagar la financiación del tema y las inferencias. ▪️Seguridad económica: El staking de validadores y reputadores proporciona seguridad de red (posibilidad de staking delegado, reparto de recompensas). ▪️Participación de los caminantes: Razonamiento/Pronosticación Los caminantes participan después de comprar espacios temáticos, > recompensas basadas en el rendimiento. Si Bitcoin es un activo basado en energía, el token Allora es un "activo basado en inteligencia". 9. TGE / Recompensas ▪️Fecha de TGE no revelada (se anunciará en los canales oficiales). ▪️Compensación específica de Yaping/país: Incluyendo la asignación coreana, la compensación se diseñará junto con múltiples programas (no se revelarán cifras detalladas, pero "no me decepcionaré"). 📢Allora AMA / Conclusiones clave 1. Near-Mainnet: ¿Qué ha cambiado? ▪️Agregación y optimizaciones de funciones objetivas: Ir más allá de la pura predicción continua de precios mediante la incorporación de la lógica de la estrategia en las funciones objetivo para obtener resultados más prácticos. ▪️Expansión de tipo de problema (en progreso): Las fortalezas de hoy son regresiones; se está llevando a cabo investigación y desarrollo a nivel de protocolo para respaldar familias de tareas de IA adicionales. ▪️Diseño de emparejamiento económico: Refinar los mecanismos de incentivos para hacer coincidir a los proveedores y consumidores modelo de manera más eficiente. 2. Incorporación de desarrolladores: la nueva "Forge" ▪️Allora Forge Revamp (alfa entrante): Convertir a Forge en una plataforma de desarrollo de modelos todo en uno que abstrae el alojamiento, DevOps/MLOps y el aprovisionamiento de datos. ▪️Incorporación criptográfica/agnóstica: acceso simplificado a la API/SDK+datos/funciones para que los desarrolladores de IA sin experiencia en criptografía puedan unirse fácilmente. 3. Expectativas de la red de prueba > la red principal ▪️Temas: La mayoría de los temas de la red de prueba (pronósticos de precio/rendimiento/volatilidad/volumen, etc.) se publicarán en la red principal. ▪️Calidad y escalado: Los entornos de dinero real suelen atraer más y mejores modelos. ▪️Acceso: Sin permiso, cualquier desarrollador / usuario puede consumir a través de API / SDK, UX similar a testnet. 4. En qué se diferencia Allora de la IA centralizada ▪️ Analogía de la "intención": los usuarios especifican lo que quieren que se haga, no qué modelo elegir; La red agrega modelos óptimos para la tarea. ▪️Enfoque en finanzas/DeFi: Donde los LLM son más débiles (cuantitativos/financieros), la inteligencia de modelos agregados supera constantemente a los modelos individuales. ▪️Más allá de los límites de un solo modelo / modelo: los resultados agregados superan a cualquier contribuyente individual, pasando de un paradigma centrado en el modelo a un paradigma centrado en el objetivo. 5. Horizontes de pronóstico: ¿Qué tan lejos? ▪️Teóricamente arbitrario, pero los horizontes más largos retrasan la verdad fundamental: ciclos > superación personal más lentos. ▪️Prácticamente, el ecosistema favorece los horizontes de escala horaria (verificación más rápida y bucles de recompensas). 6. Consumo: App vs. API/SDK ▪️Hoy: Los desarrolladores/protocolos de infraestructura de middleware son los principales consumidores a través de API/SDK, los usuarios finales ven los resultados dentro de los productos integrados. ▪️Mañana: A medida que llegue la agregación generativa / LLM, surgirán más interfaces de usuario final. 7. Asociaciones y huella en Corea ▪️Agentes de IA como vector de crecimiento: Los LLM orquestan Allora maneja la cognición financiera, lo que permite agentes DeFi efectivos. ▪️Enfoque de Corea: Desde la educación--POCs con instituciones hasta una expansión más amplia>, solo un proyecto de IA descentralizado invitado a AI World (conferencia gubernamental). 8. Utilidad de token (¿Por qué HODL?) ▪️Pagos de gas e inferencia: Financie temas y pague por inferencia. ▪️Seguridad económica: Los validadores y reputadores apuestan para asegurar la delegación de la red y las recompensas para los titulares. ▪️Participación de los trabajadores: Los trabajadores de previsión/inferencia compran espacios de temas con el token y obtienen recompensas basadas en el rendimiento. Posicionamiento: Si BTC está respaldado por energía, Allora está "respaldado por inteligencia" El valor se acumula a medida que se unen más modelos mejores. 9. TGE y recompensas ▪️Fecha de TGE: No revelada (se anunciará a través de canales oficiales). ▪️Asignaciones de ladrido/país: Existen asignaciones específicas de Corea con recompensas de múltiples programas planificadas (números retenidos, orientación: "no decepcionará").