شبكة الذكاء الاصطناعي بقيادة Polygon: احصل على عمليات الإنزال الجوي من خلال إكمال مهام zleay

Allora عبارة عن سوق معلومات مفتوح المصدر وغير مصرح به.

Allora Collection

يدفع المستهلكون مقابل الحصول على استنتاجات أو خبرات يجب الكشف عنها

العمال الذين يكشفون عن الاستنتاجات

عندما تكون الحقيقة سيتم الكشف عنها لاحقًا، سيقرر المقيِّمون مدى دقة العاملين

المدققون الذين يضمنون حالة البروتوكول والتاريخ وتوزيع المكافآت

بفضل هذه العناصر، يستطيع Allora تحسين نفسه باستمرار بمرور الوقت، و إنتاج استنتاجات أكثر دقة من المشارك الأكثر دقة.

يعمل محول Allora حاليًا على Sepolia.

شبكة Allora عبارة عن تعلم آلي (ML) شبكة من النماذج التي يتم تحفيزها لتعزيز التحسين الجماعي لبعض الوظائف الموضوعية الأساسية. تتكون شبكات الذكاء الآلي من شبكات فرعية متعددة، يتم تحديد كل منها من خلال وظيفتها الموضوعية الخاصة، بدءًا من التنبؤ بأسعار الأصول في وقت ما في المستقبل إلى إنشاء محافظ استثمارية لتحسين ملفات تعريف معينة للمخاطر/العوائد. يؤدي هذا إلى إنشاء شبكة ذات ملاءمة أكبر من قدرات شبكاتها الفرعية الفردية.

يلعب التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (AI) دورًا مهمًا في العديد من المواقف. إنهم يستفيدون من قوة الحوسبة الهائلة والخوارزميات المستندة إلى البيانات للكشف عن الرؤى والتنبؤات وإجراء التحسينات خارج نطاق الإدراك البشري أو التعبير الحالي على السلسلة. تسمح لنا شبكات الذكاء الآلي بالاستفادة من هذه القوة في شكل لا مركزي، مما يسمح لنا ببناء بدائيات أكثر تقدمًا على السلسلة.

وبقدر ما يتعلق الأمر بـ Allora، فإن التمويل اللامركزي القائم على الذكاء الاصطناعي (DeFi) هو أكثر البدائيات فائدةً على الفور. تم تحسين الشبكة للتطبيقات المالية وتحفز المشاركين في الشبكة على المساهمة برؤيتهم غير المتماثلة في الأسواق المالية (أي "ألفا" الخاصة بهم). يقدم المشاركون في الشبكة ألفا في شكل بيانات، وميزات نموذج تنبؤي، وتنبؤات، بهدف تحسين Allora في النهاية.

تقوم آلية مقاومة ألفا بعد ذلك بتجميع ومكافأة المشاركين في الشبكة بناءً على فائدتهم في تحسين بعض الوظائف الموضوعية (مثل تقليل متوسط ​​فقدان الاتجاه المطلق أو تعظيم نسبة شارب). يتم تضمين الأمان الإضافي في أي تطبيق مبني على الشبكة في شكل حسابات يمكن التحقق منها. يتم تحقيق ذلك من خلال نظام إثبات zkSNARK الجديد المصمم للتحقق من مخرجات نماذج ML المستندة إلى الشجرة. تعد الاستفادة من نظام الإثبات هذا بمثابة أداة جديدة للتنبؤ بأسعار الأصول باستخدام نماذج التعلم الآلي، والتي نسميها zkPredictor. تم تصميمه بالشراكة مع Modulus Labs ودعمه. والنتيجة هي شبكة ذكية لامركزية ذاتية التحسين ومُحسّنة للأسواق المالية النموذجية.