Переслать оригинальное название '解读 allora 白皮书:自我改进的去中心化 AI 网络'
В настоящее время на рынке свирепствует мем, а трек ИИ вступил в период шорт покоя.
Тем не менее, с ростом производительности Nvidia и большим количеством событий в индустрии искусственного интеллекта во второй половине года, проекты зашифрованного искусственного интеллекта по-прежнему заслуживают внимания.
На росте набирает обороты новая тенденция — сочетание zkML (машинное обучение с нулевым разглашением) и агентов искусственного интеллекта. Первый проверяет правильность результатов вычислений ИИ, обеспечивая при этом конфиденциальность и безопасность; Последний реализует автоматизированное выполнение задач и принятие решений с помощью смарт-контрактов и децентрализованных сетей.
Некоторые старые проекты шифрования воспользуются этой новой тенденцией, чтобы скорректировать свои бизнес-направления в попытке получить больше пользы в новом цикле.
Сеть Allora — одна из них.
Вчера AlloraОфициально объявила о своем последнем техническом техническом документе, позиционируя себя как «самосовершенствующуюся децентрализованную сеть искусственного интеллекта», что также означает, что проектный бизнес приближается к повествовательным горячим точкам.
В то же время в мае проект также объявил о своем плане поощрения баллами, который представляет большой интерес как для любителей волос, так и для охотников за Альфой.
Поскольку трасса ИИ уже переполнена, что делает Allora уникальной? Учитывая, что техническая документация относительно сложна, мы интерпретировали и проанализировали ее, а также представили вам ключевые моменты ценности и введение в проект в более популярной форме.
Судя по белой книге Allora, проект в основном направлен на решение старых проблем в текущей сфере ИИ: вычислительные мощности, алгоритмы и данные сосредоточены в руках нескольких гигантов, а монополия на ресурсы не способствует оптимальному состоянию машинного обучения (ML).
Аллора считает, что ключом к построению оптимального машинного интеллекта является максимальное увеличение количества соединений в сети, что позволяет свободно комбинировать различные наборы данных и алгоритмы в сети для получения наиболее релевантной информации.
Поэтому нам нужна форма роевого интеллекта, которая может соединять большие наборы данных и алгоритмы логического вывода.
В шорт, в существующих проектах зашифрованного ИИ взаимодействие между различными моделями недостаточно хорошее, а также есть проблемы с методами стимулирования. Модели либо изолированы, либо недостаточно тесно связаны между собой и недостаточно эффективны, что приводит к неудовлетворительным окончательным результатам рассуждений.
Виталик также упоминал ранее: «Необходим высокоуровневый механизм для оценки производительности различных ИИ, чтобы ИИ мог участвовать в качестве игроков».
Цель Allora состоит в том, чтобы позволить узлам в децентрализованной сети искусственного интеллекта лучше сотрудничать за счет лучшей структуры стимулов; в то же время внедрить более интеллектуальные способы выявления контекстуальных деталей для повышения эффективности моделей машинного обучения, тем самым достигая более эффективного интеллекта Рассуждения и суждения.
В частности, как Allora достигает «лучшей децентрализованной сети ИИ»?
Ключевой изюминкой является то, что контекстно-зависимые и дифференцированные структуры мотивации. Эти инновации позволяют сети получать оптимальные результаты вывода в любой среде, обеспечивая при этом справедливое вознаграждение за уникальный вклад каждого участника.
Но эти два слова звучат немного загадочно. С таким же успехом мы могли бы сначала взглянуть на участников сети Allora.
Участниками сети Allora являются работники, оценщики и потребители, каждая роль имеет свои специфические обязанности и роли:
сетевое взаимодействие через координатора (Topic Coordinator):
Благодаря проектированию этих трех ролей достигается эффективная децентрализованная сеть машинного интеллекта, достигающая цели оптимизации использования ресурсов и повышения точности логических выводов. По сути, это система, которая обеспечивает самосовершенствование и справедливое вознаграждение за счет разделения ролей и механизмов поощрения. проектировать.
После понимания этих трех типов ролей вам будет легче взглянуть на контекстную осведомленность Allora и дифференцированный дизайн мотивации.
Механизм синтеза инференса Allora является ключом к реализации децентрализованного машинного интеллекта. Это достигается за счет следующих шагов:
Ключом к этому механизму является то, что он не только оценивает историческую точность модели, как и другие криптопроекты, но и учитывает счет текущим контекстом, тем самым достигая наилучшего сочетания умозаключений и улучшая интеллект всей сети.
В то же время Allora вводит дифференцированный механизм вознаграждения, чтобы гарантировать, что вклад каждого участника будет справедливо признан:
Некоторые решения, используемые в настоящее время на Allora:
Сеть Allora использует свой собственный токен ALLO для облегчения биржа стоимости между участниками сети. Конкретные варианты использования токенов ALLO включают:
Экономика токенов в сети Allora призвана обеспечить внутреннюю ценность и стабильность токенов:
Однако в белой книге не упоминается дата выпуска и детали токена. Для получения дополнительной информации вам нужно обратить внимание на его тенденции в социальных сетях.
В приведенном выше содержании на самом деле не упоминается технология zkML, упомянутая в начале статьи. Кажется, что Аллора не имеет никакого отношения к этой технологии.
Но после Allora старый проект Upshot вносит основной вклад в развитие Allora.
Upshot расширяет возможности Allora, развертывая в сети свою флагманскую модель прогнозирования цен, которая предоставляет информацию о ценах на основе искусственного интеллекта для более чем 400 миллионов активов. Наиболее точные прогнозы модели исторически показывали уровень достоверности 95-99%.
Кроме того, доступ к выходным данным модели можно получить через zkPredictor (Крупнейшее на сегодняшний день в блокчейне приложение zkML), позволяющее приложениям использовать выходные данные криптографически проверяемым способом.
В то же время Upshot также получила финансирование в размере 22 миллионов долларов США в 2022 году во главе с Polychain, Framework, CoinFund и Блокчейн Capital. В то время направление заключалось в том, чтобы использовать технологию для оценки активов NFT в режиме реального времени. Теперь, с ростом ИИ, трек также изменился. , но технологии, накопленные ранее, были применены и к новой Allora.
Судя по предыдущей информации в официальном блоге Allora, запуск проекта разделен на три этапа:
На данный момент кажется, что прогресс проекта затянулся, но он все еще находится на стадии перед запуском основной сети.
В ордер, чтобы набрать обороты и позволить большему количеству людей использовать его, 17 мая Allora также запустила первый этап своего плана поощрения в тестовой сети. Вы также можете зарабатывать баллы, участвуя в мероприятиях в блокчейне и вне блокчейна, чтобы получить больше ожиданий от аирдропа в будущем.
Конкретные действия, за которые можно заработать баллы, включают:
Ончейн-активность
Оффчейн-активность
В настоящее время активности, в которых легко принять участие обычным пользователям, можно найти на странице событий Galxe. Заинтересованные игроки могутНажмите здесь, чтобы принять участие
Вообще говоря, Allora — это проект шифрования с определенными технологическими инновациями, фоновыми ресурсами и возможностями повторного использования. Она может следовать тренду трансформации горячих точек ИИ и максимально использовать свои возможности для расширения новых направлений бизнеса. По крайней мере, это может гарантировать, что он привлечет к себе новое внимание. Никогда не оставайтесь в стороне на войне.
Что касается того, насколько высок верхний предел, то, во-первых, это зависит от ожидания, когда снова подует ветер ИИ, а во-вторых, это зависит от более оперативных методов проекта в будущем.
Переслать оригинальное название '解读 allora 白皮书:自我改进的去中心化 AI 网络'
В настоящее время на рынке свирепствует мем, а трек ИИ вступил в период шорт покоя.
Тем не менее, с ростом производительности Nvidia и большим количеством событий в индустрии искусственного интеллекта во второй половине года, проекты зашифрованного искусственного интеллекта по-прежнему заслуживают внимания.
На росте набирает обороты новая тенденция — сочетание zkML (машинное обучение с нулевым разглашением) и агентов искусственного интеллекта. Первый проверяет правильность результатов вычислений ИИ, обеспечивая при этом конфиденциальность и безопасность; Последний реализует автоматизированное выполнение задач и принятие решений с помощью смарт-контрактов и децентрализованных сетей.
Некоторые старые проекты шифрования воспользуются этой новой тенденцией, чтобы скорректировать свои бизнес-направления в попытке получить больше пользы в новом цикле.
Сеть Allora — одна из них.
Вчера AlloraОфициально объявила о своем последнем техническом техническом документе, позиционируя себя как «самосовершенствующуюся децентрализованную сеть искусственного интеллекта», что также означает, что проектный бизнес приближается к повествовательным горячим точкам.
В то же время в мае проект также объявил о своем плане поощрения баллами, который представляет большой интерес как для любителей волос, так и для охотников за Альфой.
Поскольку трасса ИИ уже переполнена, что делает Allora уникальной? Учитывая, что техническая документация относительно сложна, мы интерпретировали и проанализировали ее, а также представили вам ключевые моменты ценности и введение в проект в более популярной форме.
Судя по белой книге Allora, проект в основном направлен на решение старых проблем в текущей сфере ИИ: вычислительные мощности, алгоритмы и данные сосредоточены в руках нескольких гигантов, а монополия на ресурсы не способствует оптимальному состоянию машинного обучения (ML).
Аллора считает, что ключом к построению оптимального машинного интеллекта является максимальное увеличение количества соединений в сети, что позволяет свободно комбинировать различные наборы данных и алгоритмы в сети для получения наиболее релевантной информации.
Поэтому нам нужна форма роевого интеллекта, которая может соединять большие наборы данных и алгоритмы логического вывода.
В шорт, в существующих проектах зашифрованного ИИ взаимодействие между различными моделями недостаточно хорошее, а также есть проблемы с методами стимулирования. Модели либо изолированы, либо недостаточно тесно связаны между собой и недостаточно эффективны, что приводит к неудовлетворительным окончательным результатам рассуждений.
Виталик также упоминал ранее: «Необходим высокоуровневый механизм для оценки производительности различных ИИ, чтобы ИИ мог участвовать в качестве игроков».
Цель Allora состоит в том, чтобы позволить узлам в децентрализованной сети искусственного интеллекта лучше сотрудничать за счет лучшей структуры стимулов; в то же время внедрить более интеллектуальные способы выявления контекстуальных деталей для повышения эффективности моделей машинного обучения, тем самым достигая более эффективного интеллекта Рассуждения и суждения.
В частности, как Allora достигает «лучшей децентрализованной сети ИИ»?
Ключевой изюминкой является то, что контекстно-зависимые и дифференцированные структуры мотивации. Эти инновации позволяют сети получать оптимальные результаты вывода в любой среде, обеспечивая при этом справедливое вознаграждение за уникальный вклад каждого участника.
Но эти два слова звучат немного загадочно. С таким же успехом мы могли бы сначала взглянуть на участников сети Allora.
Участниками сети Allora являются работники, оценщики и потребители, каждая роль имеет свои специфические обязанности и роли:
сетевое взаимодействие через координатора (Topic Coordinator):
Благодаря проектированию этих трех ролей достигается эффективная децентрализованная сеть машинного интеллекта, достигающая цели оптимизации использования ресурсов и повышения точности логических выводов. По сути, это система, которая обеспечивает самосовершенствование и справедливое вознаграждение за счет разделения ролей и механизмов поощрения. проектировать.
После понимания этих трех типов ролей вам будет легче взглянуть на контекстную осведомленность Allora и дифференцированный дизайн мотивации.
Механизм синтеза инференса Allora является ключом к реализации децентрализованного машинного интеллекта. Это достигается за счет следующих шагов:
Ключом к этому механизму является то, что он не только оценивает историческую точность модели, как и другие криптопроекты, но и учитывает счет текущим контекстом, тем самым достигая наилучшего сочетания умозаключений и улучшая интеллект всей сети.
В то же время Allora вводит дифференцированный механизм вознаграждения, чтобы гарантировать, что вклад каждого участника будет справедливо признан:
Некоторые решения, используемые в настоящее время на Allora:
Сеть Allora использует свой собственный токен ALLO для облегчения биржа стоимости между участниками сети. Конкретные варианты использования токенов ALLO включают:
Экономика токенов в сети Allora призвана обеспечить внутреннюю ценность и стабильность токенов:
Однако в белой книге не упоминается дата выпуска и детали токена. Для получения дополнительной информации вам нужно обратить внимание на его тенденции в социальных сетях.
В приведенном выше содержании на самом деле не упоминается технология zkML, упомянутая в начале статьи. Кажется, что Аллора не имеет никакого отношения к этой технологии.
Но после Allora старый проект Upshot вносит основной вклад в развитие Allora.
Upshot расширяет возможности Allora, развертывая в сети свою флагманскую модель прогнозирования цен, которая предоставляет информацию о ценах на основе искусственного интеллекта для более чем 400 миллионов активов. Наиболее точные прогнозы модели исторически показывали уровень достоверности 95-99%.
Кроме того, доступ к выходным данным модели можно получить через zkPredictor (Крупнейшее на сегодняшний день в блокчейне приложение zkML), позволяющее приложениям использовать выходные данные криптографически проверяемым способом.
В то же время Upshot также получила финансирование в размере 22 миллионов долларов США в 2022 году во главе с Polychain, Framework, CoinFund и Блокчейн Capital. В то время направление заключалось в том, чтобы использовать технологию для оценки активов NFT в режиме реального времени. Теперь, с ростом ИИ, трек также изменился. , но технологии, накопленные ранее, были применены и к новой Allora.
Судя по предыдущей информации в официальном блоге Allora, запуск проекта разделен на три этапа:
На данный момент кажется, что прогресс проекта затянулся, но он все еще находится на стадии перед запуском основной сети.
В ордер, чтобы набрать обороты и позволить большему количеству людей использовать его, 17 мая Allora также запустила первый этап своего плана поощрения в тестовой сети. Вы также можете зарабатывать баллы, участвуя в мероприятиях в блокчейне и вне блокчейна, чтобы получить больше ожиданий от аирдропа в будущем.
Конкретные действия, за которые можно заработать баллы, включают:
Ончейн-активность
Оффчейн-активность
В настоящее время активности, в которых легко принять участие обычным пользователям, можно найти на странице событий Galxe. Заинтересованные игроки могутНажмите здесь, чтобы принять участие
Вообще говоря, Allora — это проект шифрования с определенными технологическими инновациями, фоновыми ресурсами и возможностями повторного использования. Она может следовать тренду трансформации горячих точек ИИ и максимально использовать свои возможности для расширения новых направлений бизнеса. По крайней мере, это может гарантировать, что он привлечет к себе новое внимание. Никогда не оставайтесь в стороне на войне.
Что касается того, насколько высок верхний предел, то, во-первых, это зависит от ожидания, когда снова подует ветер ИИ, а во-вторых, это зависит от более оперативных методов проекта в будущем.