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ノイズを無視して見ると、モデルと調整@AlloraNetworkネットワークは単なる誇大広告ではありません。これは、集合知が単独の AI を凌駕できることの証拠です。「最適な」モデルを探す代わりに、目標を設定すると、ネットワークが適切なモデルを調整します。
すでに何百ものトピックとモデルがアクティブになっているため、一般的なオラクルというよりは、Kaggle-as-a-service のように感じられます。
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❯ ワーカー: 予測を生成し、さらには採点するモデルで、精度に対する報酬を獲得するモデル
❯ 評判の高い人: それらの予測を評価するドメインの専門家。ステークと評価の質に応じて報酬が拡大する
❯ バリデーターと消費者: バリデーターは Cosmos ベースのチェーンを運営してステークを収集し、消費者は推論の代金を $ALLO で支払います。
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役割はそれだけではありません。Allora には、現在の条件下でどの推論モデルが最もパフォーマンスを発揮するかを予測する予測ワーカーもあり、ネットワークにコンテキスト認識を提供します。次に、コーディネーターは「後悔」を使用して各モデルに重みを付け、出力の群れを 1 人の参加者を打ち負かす 1 つの信号に変換します。
経済的には、これは魅力的です。手数料は無料で、その影響力は薄れ、トークンの排出量はビットコインのような半減期スケジュールに従って行われるため、希少性と予測可能な報酬が生まれます。Allora の 9 月のメインネットの立ち上げが近づくにつれ、ステーキングと EVM のブリッジングにより、ビルダーやデータ サイエンティストに新たな扉が開かれる可能性があります。Polychain や AWS などの支援者が参加しているこの集合知経済は注目に値します。
分散型 AI が一夜にしてビッグテックに取って代わるわけではありませんが、Allora は、労働者、評判、ユーザー間でインセンティブを調整することで、機械知能がどのように公共財になり得るかを示しています。メインネットが稼働したら、実験を楽しみにしています。@AlloraNetwork に基づいて構築していて、メモを比較したい場合は、私に ping を送信してください。#AI

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