📢Allora AMA 核心摘要 首先，感謝提問的阿里 @heysoahri，以及主辦並清晰進行 AMA 的亨布曼 @Cryptowombat125，還有給予精彩回答的創始人 @nick_emmons！ 我在實時收聽 Alora @AlloraNetwork 的 AMA 並為了總結幾次重聽，發現了許多新的想法！這是其他的 Yapping 材料 ^^ ✔️核心摘要 ▪️主網啟動前：聚合/目標函數·經濟設計優化 + Forge 大幅改善開發者入駐。 ▪️差異化：目標導向推理，金融/DeFi 專注的聚合超越單一模型的性能。 ▪️代幣價值捕捉：基於實際使用的智能資產，如燃料、推理支付、質押安全、工作槽等。 ▪️TGE/獎勵相關：TGE 日期未公開（將在官方渠道公告）。 ▪️Yapping·各國獎勵：包括韓國分配，計劃與多個程序聯動的獎勵設計（具體數字未公開，但提到“不會讓人失望的水平”）。 ✔️問題摘要 1. 主網啟動前，有哪些變化？（技術升級） ▪️聚合邏輯·目標函數優化：超越單純的連續價格預測，將策略邏輯直接融入目標函數以產出更實用的結果。 ▪️問題類型擴展準備：目前在回歸（Regressions）方面有優勢-->正在進行協議層級的優化/創新研究，以擴展到其他 AI 問題類型。 ▪️經濟匹配設計升級：進行激勵機制的改進，使模型提供者和消費者的匹配更加高效。 2. 改變開發者入駐的“Forge”（即將公開的 Alpha） ▪️Allora Forge 全面改版：將模型托管、DevOps/MLOps、數據供應等抽象為一個一站式的模型開發者平台。 ▪️無需加密知識的開發者也可以：簡化 API/SDK、數據·特徵的訪問，大幅降低 AI 開發者的入門門檻。 3. 測試網-->主網轉換的預期效果 ▪️主題：大多數測試網主題（價格/收益/波動性/交易量預測等）將在主網上啟動。 ▪️質量·規模的自然提升：實際交易環境（真金）轉變後，模型數量和性能通常會一起上升。 ▪️可接觸性：無需許可的網絡-->任何人都可以通過 API/SDK 訪問（與測試網相似的用戶體驗）。 4. Allora 與集中式 AI 的差異（核心邏輯） ▪️“意圖”比喻：用戶不需選擇“使用哪個模型”，只需提出“想要的目標（意圖）”-->網絡提供最佳模型組合的結果。 ▪️DeFi/金融專注能力：在 LLM 較弱的定量·金融領域，集體模型聚合表現出一致的優異性能。 ▪️聚合的超額表現：多個模型的聚合結果持續超越單一模型的性能-->轉向“目標導向”的 AI，而非“模型中心”。 5. 預測“期間”的回答（能預測多遠？） ▪️理論上無論多遠都可以，但驗證（ground truth）回收周期越長，網絡的自我改進速度越慢。 ▪️實用上，生態系統對小時級（數小時）預測的關注度較高（驗證·獎勵循環運行迅速）。 6. 使用方式：應用 vs API/SDK ▪️目前更像基礎設施中介-->主要消費者是開發者·協議（通過 API/SDK 整合）。 ▪️未來隨著生成型/LLM 聚合的到來，最終用戶界面也將變得更加多樣化。 7. 夥伴關係·韓國動向 ▪️核心增長軸心：AI 代理生態系統 LLM 在“調整·協調”方面有優勢，金融判斷由 Allora 的推理補充-->增強代理的實際 DeFi 行為能力。 ▪️重視韓國：參加政府會議（AI World）等教育-->POC-->擴展階段，專注於擴大去中心化 AI 的基礎。 8. 代幣效用（為何 HODL？） ▪️燃料/推理支付：用於資助主題和支付推理費用。 ▪️經濟安全：驗證者·Reputer 進行質押以保護網絡（可委託質押，獎勵共享）。 ▪️工作者參與：推理/預測工作者在購買主題槽後參與-->基於表現的獎勵。 “如果比特幣是基於能源的資產”，那麼 Allora 代幣就是“基於智慧（智能）”的資產。” 9. TGE/獎勵相關 ▪️TGE 日期未公開（將通過官方渠道公告）。 ▪️Yapping·各國獎勵：包括韓國分配，計劃與多個程序聯動的獎勵設計（具體數字未公開，但提到“不會讓人失望的水平”）。 📢Allora AMA/關鍵要點 1. 接近主網：有什麼變化？ ▪️聚合與目標函數優化：通過將策略邏輯嵌入目標函數，超越純粹的連續價格預測，以獲得更實用的輸出。 ▪️問題類型擴展（進行中）：當前的優勢是回歸；正在進行協議層級的研發，以支持其他 AI 任務類型。 ▪️經濟匹配設計：精煉激勵機制，以更高效地匹配模型提供者和消費者。 2. 開發者入駐：新的“Forge” ▪️Allora Forge 改版（Alpha 即將到來）：將 Forge 轉變為一個一站式的模型開發者平台，抽象化托管、DevOps/MLOps 和數據供應。 ▪️無需加密背景的開發者也可以：簡化 API/SDK + 數據/特徵的訪問，使零加密背景的 AI 開發者能輕鬆加入。 3. 測試網-->主網的預期 ▪️主題：大多數測試網主題（價格/回報/波動性/交易量預測等）將在主網上啟動。 ▪️質量與規模的提升：實際貨幣環境通常會吸引更多更好的模型。 ▪️可接觸性：無需許可的任何開發者/用戶都可以通過 API/SDK 消費，與測試網相似的用戶體驗。 4. Allora 與集中式 AI 的區別 ▪️“意圖”比喻：用戶指定他們想要的，而不是選擇哪個模型；網絡為任務聚合最佳模型。 ▪️金融/DeFi 專注：在 LLM 較弱的定量/金融領域，聚合模型智能持續超越單一模型。 ▪️超越單一/模型限制：聚合輸出超越任何單一貢獻者，從模型中心轉向目標中心的範式。 5. 預測範圍：能預測多遠？ ▪️理論上任意，但較長的範圍會延遲真實驗證-->自我改進周期變慢。 ▪️實際上，生態系統偏好小時級範圍（更快的驗證和獎勵循環）。 6. 消費：應用 vs API/SDK ▪️今天：中介基礎設施開發者/協議是主要消費者，通過 API/SDK 最終用戶在整合產品中看到輸出。 ▪️明天：隨著生成型/LLM 聚合的到來，將出現更多的最終用戶界面。 7. 夥伴關係與韓國足跡 ▪️AI 代理作為增長向量：LLMs 協調 Allora 處理金融認知，使有效的 DeFi 代理成為可能。 ▪️韓國重視：從教育-->與機構的 POC 到更廣泛的擴展，唯一受邀參加 AI World（政府會議）的去中心化 AI 項目。 8. 代幣效用（為何 HODL？） ▪️燃料與推理支付：資助主題並支付推理費用。 ▪️經濟安全：驗證者與 Reputers 進行質押以保護網絡，為持有者提供委託和獎勵。 ▪️工作者參與：預測/推理工作者購買主題槽以參與-->基於表現的獎勵。 定位：如果 BTC 是基於能源的，那麼 Allora 是“基於智慧”的價值隨著更多更好的模型的加入而增長。 9. TGE 與獎勵 ▪️TGE 日期：未披露（將通過官方渠道公告）。 ▪️Yapping/各國分配：存在韓國特定分配，計劃多程序獎勵（數字保留，指導：“不會讓人失望”）。