📢Allora AMA - Sintesi Chiave Innanzitutto, vorrei ringraziare Ari @heysoahri per aver posto le mie domande in anticipo, Humbleman @Cryptowombat125 per aver ospitato e condotto l'AMA in modo chiaro, e il fondatore @nick_emmons per le risposte fantastiche! Ho ascoltato l'AMA di Allora @AlloraNetwork in tempo reale e, per riassumere, l'ho riascoltato diverse volte e ho avuto molte nuove idee! Questo è un altro materiale per il Yapping ^^ ✔️Sintesi Chiave ▪️Poco prima del mainnet: ottimizzazione della funzione obiettivo e progettazione economica + miglioramento significativo dell'onboarding per gli sviluppatori con Forge. ▪️Differenziali: inferenze centrate sugli obiettivi, aggregazione specializzata in finanza/DeFi per prestazioni superiori a un singolo modello. ▪️Cattura del valore del token: gas, pagamenti per inferenze, sicurezza dello staking, slot per lavoratori, ecc. beni basati su intelligenza supportati da utilizzi reali. ▪️TGE/compensi: data TGE non divulgata (annuncio ufficiale previsto). ▪️Yapping/compensi per paese: inclusa l'assegnazione per la Corea, progettazione di compensi collegati a più programmi (dettagli non divulgati ma menzionato "non deluderà"). ✔️Sintesi delle domande 1. Poco prima del mainnet, cosa è cambiato? (Aggiornamento tecnologico) ▪️Ottimizzazione della logica di aggregazione e della funzione obiettivo: oltre la semplice previsione continua dei prezzi, sperimentazione per produrre output più pratici integrando la logica strategica nella funzione obiettivo. ▪️Preparazione per l'espansione dei tipi di problemi: attualmente forte nelle regressioni --> ricerca di ottimizzazione/innovazione a livello di protocollo in corso per espandere ad altri tipi di problemi AI. ▪️Affinamento della progettazione economica: miglioramento dei meccanismi di incentivazione per abbinare in modo più efficiente fornitori e consumatori di modelli. 2. Onboarding degli sviluppatori: il nuovo "Forge" (alpha in arrivo) ▪️Ristrutturazione di Allora Forge: evoluzione in una piattaforma per sviluppatori di modelli che astratta hosting, DevOps/MLOps e provisioning dei dati in un'unica soluzione. ▪️Onboarding senza conoscenze di crittografia: semplificazione dell'accesso a API/SDK, dati e funzionalità, abbattendo notevolmente le barriere per gli sviluppatori AI senza background crittografico. 3. Aspettative per la transizione da testnet a mainnet ▪️Argomenti: la maggior parte degli argomenti della testnet (previsioni di prezzo/redditività/volatilità/volume, ecc.) andranno live sul mainnet. ▪️Qualità e scala: gli ambienti di denaro reale tendono ad attrarre più e migliori modelli. ▪️Accesso: rete senza permessi --> chiunque può accedere tramite API/SDK, UX simile alla testnet. 4. Come Allora si differenzia dall'AI centralizzata ▪️Analogia dell'"Intent": gli utenti specificano cosa vogliono fare, non quale modello scegliere; la rete aggrega i modelli ottimali per il compito. ▪️Focus su finanza/DeFi: dove gli LLM sono più deboli (quant/finanza), l'intelligenza dei modelli aggregati supera costantemente i singoli modelli. ▪️Oltre i limiti del singolo modello: i risultati aggregati superano qualsiasi contributore individuale, spostandosi da un paradigma centrato sul modello a uno centrato sull'obiettivo. 5. Orizzonti di previsione: fino a dove? ▪️Teoricamente arbitrario, ma orizzonti più lunghi ritardano la verità di base --> cicli di auto-miglioramento più lenti. ▪️Praticamente, l'ecosistema favorisce orizzonti su scala oraria (cicli di verifica e ricompensa più rapidi). 6. Consumo: App vs. API/SDK ▪️Oggi: l'infrastruttura middleware è fortemente presente --> i principali consumatori sono sviluppatori/protocolli (gli utenti finali vedono i risultati all'interno di prodotti integrati). ▪️Domani: con l'arrivo dell'aggregazione generativa/LLM, emergeranno più interfacce per gli utenti finali. 7. Partnership e presenza in Corea ▪️Agenti AI come vettore di crescita: gli LLM orchestrano, Allora gestisce la cognizione finanziaria, abilitando agenti DeFi efficaci. ▪️Focus sulla Corea: dall'istruzione --> POC con istituzioni a un'espansione più ampia, unico progetto di AI decentralizzata invitato all'AI World (conferenza governativa). 8. Utilità del token (perché HODL?) ▪️Gas e pagamenti per inferenze: finanziamento di argomenti e pagamento per inferenze. ▪️Sicurezza economica: i validatori e i Reputers fanno staking per garantire la rete, delega e ricompense per i detentori. ▪️Partecipazione dei lavoratori: i lavoratori di previsione/inferenza acquistano slot per argomenti con il token e guadagnano ricompense basate sulle prestazioni. Posizionamento: se BTC è sostenuto dall'energia, Allora è un valore "sostenuto dall'intelligenza" che cresce man mano che più modelli migliori si uniscono. 9. TGE e ricompense ▪️Data TGE: non divulgata (sarà annunciata tramite canali ufficiali). ▪️Yapping/assegnazioni per paese: esistono assegnazioni specifiche per la Corea, sono previsti compensi multiprogramma (numeri riservati, indicazione: "non deluderà").