📢Allora AMA 核心总结 首先，感谢提问我的 Ari @heysoahri，以及主办并清晰进行 AMA 的 Humbleman @Cryptowombat125 和给出精彩回答的创始人 @nick_emmons！ 我实时收听了 Alora @AlloraNetwork 的 AMA，并为了总结多次重听，得到了许多新的想法！这将成为其他讨论的材料 ^^ ✔️核心总结 ▪️主网前夕：聚合/目标函数·经济设计优化+通过 Forge 大幅改善开发者入驻。 ▪️差异化：目标导向的推理，金融/DeFi 专注的聚合超越单一模型的性能。 ▪️捕捉代币价值：基于实际使用的智能资产，包括燃气费、推理支付、质押安全、工作槽等。 ▪️TGE/奖励相关：TGE 日期未公开（将通过官方渠道公告）。 ▪️讨论·国家奖励：包括韩国分配，计划与多个项目联动的奖励设计（具体数字未公开，但提到“不会让人失望的水平”）。 ✔️问题总结 1. 主网前夕，有什么变化？（技术升级） ▪️聚合逻辑·目标函数优化：超越简单的连续价格预测，将策略逻辑直接融入目标函数，进行更实用的输出实验。 ▪️问题类型扩展准备：目前在回归（Regressions）方面有优势-->正在进行协议层面的优化/创新研究，以扩展到其他 AI 问题类型。 ▪️经济匹配设计的提升：正在进行激励/经济设计的改进，以更高效地匹配模型提供者和消费者。 2. 改变开发者入驻的“Forge”（即将公开的 Alpha） ▪️Allora Forge 全面改版：将模型托管、DevOps/MLOps、数据提供等一站式抽象为模型开发者平台。 ▪️无加密知识的开发者也可以：通过简化 API/SDK、数据·特征访问，大幅降低 AI 开发者的入驻门槛。 3. 测试网-->主网转换的预期效果 ▪️主要话题大部分将在主网同时启动：价格/收益率/波动性/交易量预测等以 DeFi 实用性为中心的话题。 ▪️质量·规模的自然提升：在真实交易环境（Real money）中，模型数量和性能通常会一起上升。 ▪️可接入性：无权限网络-->任何人都可以通过 API/SDK 访问（与测试网相似的用户体验）。 4. Allora 与集中式 AI 的差异（核心逻辑） ▪️“意图”比喻：用户只需提出“想要的目标（意图）”，而无需选择“使用哪个模型”-->网络将提供最佳模型组合的结果。 ▪️DeFi/金融专注能力：在 LLM 较弱的定量·金融领域，集体模型聚合表现出一致的优异性能。 ▪️聚合的超额表现：多个模型的聚合结果持续超越单一模型性能-->转变为“目标导向”的 AI，而非“模型中心”。 5. 关于预测“期限”的回答（能预测多远？） ▪️理论上可以预测得很远，但验证（ground truth）回收周期越长，网络的自我改进速度越慢。 ▪️在实用上，生态系统对小时级（数小时）预测的关注度较高（验证·奖励循环快速进行）。 6. 使用方式：应用 vs API/SDK ▪️目前更像是基础设施中间件-->主要消费者是开发者·协议（通过 API/SDK 集成）。 ▪️未来：随着生成型/LLM 聚合的到来，终端用户界面将更加多样化。 7. 合作伙伴关系·韩国动态 ▪️核心增长支柱：AI 代理生态 LLM 在“调节·编排”方面具有优势，金融判断由 Allora 的推理补充-->增强代理的实际 DeFi 行为能力。 ▪️重视韩国：参与政府会议（AI World）等教育-->POC-->扩展阶段，专注于去中心化 AI 的普及。 8. 代币效用（为什么 HODL？） ▪️燃气/推理支付：用于话题资金和推理费用支付。 ▪️经济安全：验证者·重构者（Reputer）通过质押提供网络安全（可委托质押，奖励共享）。 ▪️工作者参与：推理/预测工作者在购买话题槽后参与-->基于绩效的奖励。 “如果比特币是基于能源的资产”，那么 Allora 代币就是“基于智能（智能）的资产”的定位。 9. TGE/奖励相关 ▪️TGE 日期未公开（将通过官方渠道公告）。 ▪️讨论·国家奖励：包括韩国分配，计划与多个项目联动的奖励设计（具体数字未公开，但提到“不会让人失望的水平”）。