الذكاء الجماعي لشبكة Allora @AlloraNetwork هو بروتوكول ذكاء جماعي لامركزي مصمم للتغلب على القيود الهيكلية لنماذج تطوير الذكاء الاصطناعي المركزية. تم بناء الشبكة على بلوكتشين كوزموس وتنفذ "ذكاء جماعي ذاتي التحسين الذاتي" حيث تعمل النماذج الفردية على تحسين أدائها من خلال التقييم المتبادل والتغذية الراجعة بدلا من التعلم بمعزل عن غيرها. يحاول هذا معالجة التعتيم والتحيز وتركيز التحكم في نماذج الذكاء الاصطناعي الفردية التقليدية ، ويقدمها كبديل لنظام الذكاء الاصطناعي البيئي الذي تهيمن عليه الشركات المركزية. ينقسم هيكل Allora إلى ثلاثة عناصر رئيسية. أولا ، من خلال هيكل تعاون النموذج الموزع ، تشارك نماذج العمال المتعددة في وحدة موضوع محددة ، ويتحقق المسؤولون من الأداء ، ويدمج المنسقون النتائج المجمعة بناء على الأوزان. ثانيا ، من خلال حلقة التحسين الذاتي القائمة على تقييم الأقران ، تعمل الشبكة باستمرار على تحسين دقتها. يتنبأ كل نموذج بأداء النموذج الآخر ويتم إعادة ترجيحه مقابل النتائج الفعلية. ثالثا ، تعمل بهيكل "خطة الاستعداد للدفع (PWYW)" ، حيث يمكن للمستخدمين طلب التنبؤات عن طريق الدفع بقدر ما يريدون. نتيجة لذلك ، تكافأ النماذج بما يتناسب مع أدائها ودقتها ، ويتم تخصيص موارد الشبكة ديناميكيا وفقا لطلب السوق. اعتبارا من شبكة الاختبار ، تمتلك Allora أكثر من 690 مليون استنتاج ، وأكثر من 288,000 نموذج نشط في 55 موضوعا. أظهر ميزة ذات دلالة إحصائية على التنبؤات العشوائية ، مع أكثر من 53٪ في تنبؤات اتجاهية قصيرة المدى للبيتكوين وأكثر من 58٪ في التنبؤات طويلة المدى. تشير هذه البيانات إلى أن دقة التنبؤ بطريقة الذكاء الجماعي لها أداء وعي سياقي أعلى من نهج النموذج الواحد. على الجانب التقني ، تنفذ Allora التعلم الآلي صفر المعرفة (zkML) لتبرير العمليات الحسابية دون الكشف عن البنية الداخلية للنموذج أو مجموعة البيانات. تحل هذه الميزة مشكلة "الصندوق الأسود" الذكاء الاصطناعي المركزي ، مما يسمح بالتحقق من التنبؤات الموثوقة على السلسلة. تم دمج هذه التقنية مع بروتوكولات DeFi مثل PancakeSwap ، وقد حققت بالفعل أكثر من 3.8 مليون دولار في حجم الرهان ، مما يثبت فعاليتها. فيما يتعلق بتوسيع النظام البيئي ، وقعت Allora شراكات استراتيجية مع AWS و @plumenetwork و ZKsync و gumi و @SonicLabs وغيرها. ستوفر AWS دعم البنية التحتية ، وستكون Plume مسؤولة عن الاستفادة من البيانات في سوق الأصول الحقيقية (RWA) ، وستكون ZKsync مسؤولة عن توسيع نطاق الطبقة 2. بالإضافة إلى ذلك ، بفضل الهيكل اللامركزي القائم على Cosmos ، فإن إنشاء الموضوع وتوزيع النماذج مقاومان للرقابة ، وتتيح الحوكمة من خلال $ALLO الرموز نظاما بيئيا يركز على المشاركين. ومع ذلك ، من منظور طويل الأجل ، هناك بعض المخاطر الهيكلية. تمتلك شركات الذكاء الاصطناعي المركزية أكثر من 12 مليار دولار من إيرادات الذكاء الاصطناعي وموارد الحوسبة الهائلة سنويا ، متقدمة بشكل كبير على النماذج اللامركزية من حيث السرعة والكفاءة. بالإضافة إلى ذلك ، يتحمل التحقق من zkML 10 ~ 100 ضعف التكلفة الحسابية مقارنة بالأنظمة المركزية ، كما أن حد شبكة Cosmos البالغ حوالي 1,000 TPS يجعل من الصعب أداء مهام الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع على السلسلة. على الجانب القانوني ، فإن مسؤولية الشبكات اللامركزية غير واضحة بموجب تشريعات تنظيم الذكاء الاصطناعي (قانون الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي) ولوائح حماية البيانات (مثل اللائحة العامة لحماية البيانات) ، وهناك أيضا خطر اعتبار رمز ALLO المميز أمانا. في الختام ، يمكن وصف شبكة Allora بأنها محاولة تجريبية لتوفير بدائل تقنية واقتصادية لمعالجة قضايا التعتيم والتحكم في الذكاء الاصطناعي. لقد أثبتت بالفعل جدواها الفنية على شبكة الاختبار وأنشأت بنية تحتية للاستدلال اللامركزي يمكن التحقق منها ، مما جعلها فريدة في سوق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي Web3. ومع ذلك ، بعد إطلاق الشبكة الرئيسية ، يظل الاستقرار الفعلي وقابلية التوسع ، والاستجابة التنظيمية ، وما إذا كان سيتم توسيع مشاركة النظام البيئي أم لا ، متغيرات حاسمة للنجاح. إذا تمكنت هذه الشبكة من جذب مشاركة واسعة النطاق وحل مشاكل الكفاءة الحسابية ، فيمكن أن تصبح Allora نقطة مقابلة عملية لنظام الذكاء الاصطناعي المركزي. ومع ذلك ، من ناحية أخرى ، إذا تحققت اختناقات تقنية أو مخاطر تنظيمية ، فقد تظل رؤية "الذكاء الاصطناعي اللامركزي الذي يمكن التحقق منه" في سوق متخصصة محدودة.