📢Allora AMA em resumo Em primeiro lugar, gostaria de agradecer ao Arinim @heysoahri por fazer minhas perguntas preventivas, ao Humbleman @Cryptowombat125 por hospedar e facilitar o AMA e ao fundador @nick_emmons por me dar respostas maravilhosas! Ouvindo o Aloa @AlloraNetwork AMA ao vivo e ouvindo algumas vezes para um resumo, há muitas ideias novas! Isso é ^^ com outros ingredientes de latir ✔️Resumo em resumo ▪️Pouco antes da rede principal: Agregação/função objetivo/otimização de design econômico + Forge melhora muito a integração do desenvolvedor. ▪️Diferenciação: inferência orientada por objetivos, agregação financeira/específica de DeFi que transcende um único modelo. ▪️Capturando o valor do token: ativos baseados em inteligência apoiados pelo uso real, como gás, pagamentos de inferência, segurança de staking e slots de caminhantes. ▪️TGE/Rewards: Data TGE não divulgada (a ser anunciada nos canais oficiais). ▪️Yaping/compensação específica do país: Incluindo a alocação coreana, a remuneração será projetada em conjunto com vários programas (números detalhados não serão divulgados, mas "não ficarei desapontado"). ✔️Resumo da pergunta 1. Pouco antes da rede principal, o que mudou? (Atualização de tecnologia) ▪️Otimização da lógica de agregação e da função objetivo: Além da simples previsão contínua de preços, integramos diretamente a lógica estratégica à função objetivo para conduzir experimentos de derivação de saída mais práticos. ▪️Preparando-se para expandir os tipos de problemas: Atualmente, estamos focados em regressões - > - estamos trabalhando em pesquisa de otimização/inovação em nível de protocolo para estender a outros tipos de problemas de IA. ▪️Design avançado de correspondência econômica: Progresso na melhoria do design de incentivo/econômico para tornar a correspondência de fornecedores de modelos e consumidores mais eficiente. 2. 'Forge' para alterar a integração do desenvolvedor (alfa em breve) ▪️Revisão do Allora Forge: hospedagem de modelos· Evolua para uma plataforma de desenvolvedor de modelo que abstrai DevOps/MLOps, provisionamento de dados, etc. como uma solução completa. ▪️Mesmo os desenvolvedores sem conhecimento criptográfico podem ficar bem: a API / SDK, os dados e o acesso a recursos são bastante simplificados e a barreira ao influxo de desenvolvedores de IA foi significativamente reduzida. 3. Efeitos esperados da transição da rede principal > de teste ▪️A maioria dos tópicos principais são a operação simultânea da rede principal: tópicos orientados para a utilidade DeFi, como previsões de preço/rendimento/volatilidade/volume de negociação. ▪️Melhoria natural na qualidade e escala: Quando a transição para um ambiente de dinheiro real, o padrão geral é que o número de modelos e o desempenho aumentam juntos. ▪️Acessibilidade: rede sem permissão >acessível a qualquer pessoa com API/SDK (UX semelhante a testnet). 4. O que diferencia a Allora da IA centralizada (lógica central) ▪️ Analogia da "intenção": Em vez do ônus de escolher "qual modelo usar", o usuário é apresentado apenas ao "objetivo desejado (intenção)" - a rede > fornece os resultados com a combinação ideal de modelos. ▪️Capacidades especializadas em DeFi/Finanças: Projetado para ter um bom desempenho consistente na agregação de modelos coletivos em domínios quantitativos e financeiros, onde os LLMs são fracos. ▪️Desempenho excessivo da agregação: os resultados da agregação de vários modelos superam consistentemente o desempenho de um único modelo - > mudança para IA "orientada por objetivos" em vez de "centrada no modelo". 5. Respostas sobre o 'período' previsto (até que ponto?) ▪️Teoricamente, pode ser o mais longe possível, mas quanto mais longo o ciclo de recuperação da verdade, mais lenta é a taxa de auto-aperfeiçoamento da rede. ▪️Praticamente, o ecossistema está altamente interessado em prever em termos de tempo (horas) (o ciclo de verificação e recompensa é executado rapidamente). 6. Como usar: App vs API/SDK ▪️Atualmente, é um middleware de infraestrutura forte >O principal consumidor são desenvolvedores e protocolos (integrados com API/SDK). ▪️No futuro, quando a agregação generativa/LLM for expandida, espera-se que a interface do usuário final se torne mais diversificada. 7. Parceria e Coreia ▪️Eixo chave de crescimento: Os LLMs do ecossistema de agentes de IA são fortes em "coordenação e orquestração", e o julgamento financeiro é complementado por inferências Allora - aumentando a capacidade dos agentes de > de conduzir o comportamento DeFi. ▪️Foco na Coreia: Foco na expansão da base de IA descentralizada como um estágio de expansão de educação >POC - >, como a participação em conferências governamentais (AI World). 8. Utilitário de token (por que HODL?) ▪️Pagamentos de gás/inferência: Usado para pagar financiamento de tópicos e inferências. ▪️Segurança econômica: o staking do validador e do Reputador fornece segurança de rede (staking delegado possível, compartilhamento de recompensas). ▪️Engajamento do Caminhante: Raciocínio/Meteorologista Os caminhantes participam após a compra de espaços de tópico - > recompensas baseadas no desempenho. Se o Bitcoin é um ativo baseado em energia, o token Allora é um "ativo baseado em inteligência". 9. TGE/Recompensas ▪️Data TGE não divulgada (a ser anunciada nos canais oficiais). ▪️Yaping/compensação específica do país: Incluindo a alocação coreana, a remuneração será projetada em conjunto com vários programas (números detalhados não serão divulgados, mas "não ficarei desapontado"). 📢Allora AMA/Principais conclusões 1. Near-Mainnet: O que mudou? ▪️Otimizações de agregação e função de objetivo: indo além da previsão de preço contínua pura, incorporando a lógica da estratégia em funções objetivas para resultados mais práticos. ▪️Expansão do tipo de problema (em andamento): os pontos fortes de hoje são regressões; P&D em nível de protocolo está em andamento para apoiar famílias de tarefas de IA adicionais. ▪️Design de correspondência econômica: refinar os mecanismos de incentivo para combinar fornecedores de modelos e consumidores com mais eficiência. 2. Integração do desenvolvedor: a nova "Forja" ▪️Reformulação do Allora Forge (alfa de entrada): Transformando o Forge em uma plataforma de desenvolvedor de modelo tudo-em-um, abstraindo hospedagem, DevOps/MLOps e provisionamento de dados. ▪️Integração cripto/agnóstica: acesso simplificado a API/SDK+dados/recursos para que desenvolvedores de IA sem experiência em criptografia possam ingressar facilmente. 3. Testnet - > expectativas da rede principal ▪️Tópicos: A maioria dos tópicos da rede de teste (previsões de preço/retorno/volatilidade/volume, etc.) será publicada na rede principal. ▪️Qualidade e aumento de escala: Ambientes com dinheiro real normalmente atraem mais e melhores modelos. ▪️Acesso: Sem permissão, qualquer desenvolvedor/usuário pode consumir via API/SDK, UX semelhante ao testnet. 4. Como o Allora difere da IA centralizada ▪️ Analogia da "Intenção": Os usuários especificam o que querem fazer, não qual modelo escolher; A rede agrega modelos ideais para a tarefa. ▪️Foco em finanças/DeFi: onde os LLMs são mais fracos (quant/finanças), a inteligência do modelo agregado supera consistentemente os modelos únicos. ▪️Além dos limites de um único / modelo: os resultados agregados superam qualquer colaborador individual, mudando de um paradigma centrado no modelo para um paradigma centrado no objetivo. 5. Horizontes de previsão: a que distância? ▪️Teoricamente arbitrários, mas horizontes mais longos, atrasam a verdade básica - ciclos > auto-aperfeiçoamento mais lentos. ▪️Praticamente, o ecossistema favorece horizontes de escala horária (verificação mais rápida e loops de recompensas). 6. Consumo: Aplicativo vs. API/SDK ▪️Hoje: os desenvolvedores/protocolos de infraestrutura de middleware são os principais consumidores por meio da API/SDK. Os usuários finais veem as saídas dentro dos produtos integrados. ▪️Amanhã: À medida que a agregação generativa/LLM chegar, mais interfaces de usuário final surgirão. 7. Parcerias e presença na Coreia ▪️Agentes de IA como vetor de crescimento: os LLMs orquestram o Allora lida com a cognição financeira, permitindo agentes DeFi eficazes. ▪️Foco na Coreia: Da educação - >POCs com instituições a uma expansão mais ampla, apenas o projeto de IA descentralizado é convidado para o AI World (conferência governamental). 8. Utilitário de token (por que HODL?) ▪️Pagamentos de Gás e Inferência: Financie tópicos e pague por inferência. ▪️Segurança Econômica: Validadores e Reputadores apostam para garantir a delegação da rede e recompensas para os detentores. ▪️Participação do trabalhador: os trabalhadores de previsão/inferência compram slots de tópicos com o token e ganham recompensas baseadas em desempenho. Posicionamento: Se o BTC é lastreado em energia, o valor do Allora é "lastreado em inteligência" acumulado à medida que mais modelos melhores se juntam. 9. TGE e Recompensas ▪️Data TGE: Não divulgada (será divulgada através dos canais oficiais). ▪️Alocações de yapping/país: existem alocações específicas da Coreia recompensas de vários programas planejadas (números retidos, orientação: "não vai decepcionar").