Avec l'expansion continue du marché Décentralisation AI (DeAI), Allora attire l'attention du marché avec son 'réseau AI capable d'évoluer de lui-même', peut-être une opportunité à ne pas manquer pour les investisseurs qui ont manqué Bittensor (TAO). Pour plus d'analyses de projets, veuillez consulter la série 'Alpha Mining' de la 'Dynamic Zone Alpha'. (Précédemment sur Alpha Mining: Qu'est-ce que Bankr, le projet DeFAI derrière le lancement de jetons par Grok de Musk? Quels jetons AI ont connu une croissance synchronisée?) (Contexte supplémentaire: Le subnet Jeton de Bittensor 'Tensorplex' a doublé suite à un Tendre une embuscade par YZi Labs de Zhao Changpeng, une partenaire de TAO, dans Alpha Mining.) Le leader Bittensor de l'IA décentralisée a lancé le jeton natif TAO en 2023, au début de l'essor de l'intelligence artificielle générative (AI), passant de 49 $ en octobre à 757,6 $ en mars 2024, soit une augmentation de 15,46 fois en seulement six mois. La capitalisation boursière a dépassé plusieurs milliards de dollars, se positionnant solidement parmi les 100 premiers acteurs du marché du chiffrement, devenant ainsi un leader sur la piste AI + Bloc. Aujourd'hui, avec la demande croissante en Décentralisation AI (DeAI), un autre outsider potentiel, Allora, commence à émerger - peut-être une deuxième chance pour ceux qui ont manqué TAO. Allora : réseau AI capable d'évoluer de lui-même Le réseau Allora est un réseau AI Bloc de couche 1 construit sur la pile Cosmos, visant à résoudre le problème actuel de 'l'île intelligente de l'IA' : les modèles d'apprentissage machine traditionnels agissent de manière isolée, sans possibilité d'apprentissage mutuel. Allora permet à plusieurs modèles d'IA de coopérer dans le réseau, de prédire les performances mutuelles dans des situations données, d'ajuster les sorties en conséquence, et de produire des résultats plus précis. De plus, Allora intègre des technologies telles que l'apprentissage par renforcement et la minimisation des regrets pour garantir une évolution continue et des améliorations des modèles. Apprentissage par renforcement : les modèles apprennent en essayant constamment, en interagissant avec leur environnement, en ajustant leurs stratégies pour maximiser les gains à long terme. Minimisation des regrets : les algorithmes apprennent dans des environnements incertains, en optimisant constamment les décisions pour réduire les pertes liées à des choix sous-optimaux. Cette architecture de 'raisonnement collectif + prédiction mutuelle' permet au réseau Allora d'avoir un taux d'erreur (ligne pleine noire sur le graphique ci-dessous) inférieur à celui des modèles individuels traditionnels (ligne pointillée noire sur le graphique), créant ainsi un système d'intelligence global dépassant les individus. Domaines d'application Allora s'efforce de devenir une 'couche intelligente' universelle, généralisant les capacités avancées de l'IA dans divers domaines tels que la prédiction des marchés financiers, l'analyse de la santé médicale, les sciences environnementales, la prise de décisions d'entreprise, tout en garantissant la confidentialité et la sécurité des données. L'équipe d'Allora souligne que l'architecture ouverte du réseau permet à toute personne possédant des données ou des modèles de valeur de participer, soutenant ainsi une large gamme de cas d'utilisation. Le premier cas d'utilisation actuellement révélé se situe dans le domaine de la finance décentralisée sur le Bloc : Allora a déjà coopéré avec des équipes développant des agents de finance décentralisée pilotés par l'IA, des marchés de prédiction décentralisés, des prêts intelligents et des contrats à terme perpétuels. Grâce aux prévisions de prix et aux recommandations de stratégies de haute précision fournies par Allora, les applications de finance décentralisée peuvent réaliser un trading automatisé de haut niveau et une gestion des risques améliorée. Par exemple : Allora a coopéré avec l'agent DeFAI de Chain Abstract @Symp_AI, fournissant des prévisions de prix pour BTC et ETH afin d'améliorer ses performances en interaction cross-chain dans le trading de contrats perpétuels. Le fonds de couverture Hedging piloté par l'IA @KiraKuruAI intégrera les prévisions de prix d'Allora pour optimiser davantage ses stratégies de trading neutres en delta et améliorer ses capacités de gestion des risques. Les fluctuations du marché demandent de la précision @KiraKuruAI, le gestionnaire de fonds de couverture piloté par l'IA, intégrera les prévisions de prix d'Allora, améliorant ainsi les stratégies de trading neutres delta et renforçant la gestion des risques. Des agents d'IA plus intelligents, de meilleures performances. (Tweet d'Allora (@AlloraNetwork) du 12 mars 2025) Outre la finance, Allora possède un potentiel dans des domaines tels que la santé (prévision des risques de maladies), les jeux (amélioration du comportement intelligent des PNJ), la planification des nouvelles énergies et la Décentralisation sociale. En résumé, tout projet d'IA nécessitant une collaboration multi-modèles pour améliorer les performances de l'IA, tout en évitant de concentrer les données d'apprentissage dans une seule institution, convient à fonctionner sur un réseau tel qu'Allora. Rôles principaux et répartition des tâches Tout comme Bittensor, Allora divise la coopération des modèles en différents 'sous-réseaux' ('subnets') 'thématiques', chaque thème se concentrant sur des tâches spécifiques telles que la prédiction des prix d'actifs, l'analyse des tendances sociales, la génération de langage naturel, etc. L'écosystème d'Allora est géré collectivement par plusieurs rôles, formant ainsi un marché décentralisé complet de l'IA : Fournisseurs d'IA (travailleurs, Workers) : dans un 'sous-réseau' thématique spécifique, ils contribuent à la puissance de calcul et aux modèles d'apprentissage machine, génèrent des résultats de raisonnement en fonction des demandes de tâches, et prédisent la qualité du raisonnement des autres travailleurs pour aider le réseau à intégrer les résultats de raisonnement. Les récompenses des travailleurs sont proportionnelles à la qualité de leur raisonnement. validateurs : Les rôles de validation dans Allora comprennent deux catégories : les évaluateurs (Reputers) et les validateurs Bloc. Les évaluateurs sont principalement responsables d'évaluer la qualité des résultats de raisonnement fournis par les travailleurs, assurant ainsi la sécurité économique du réseau. Ils notent les raisonnements des travailleurs par rapport aux résultats réels, quantifiant leur contribution au raisonnement global du réseau. Les évaluateurs doivent 'staker' des ALLO Jeton pour assurer l'exactitude de l'évaluation et recevoir des récompenses en fonction de l'exactitude de l'évaluation et du montant 'staké'. Les validateurs maintiennent le fonctionnement du réseau Allora en agissant en tant que validateurs du réseau Cosmos. Les récompenses des validateurs sont proportionnelles au montant 'staké'. Allora a déjà introduit les premiers validateurs dans le Testnet. Demandeurs d'IA (utilisateurs, consommateurs) : ils désignent les développeurs, les entreprises ou les applications ayant besoin de services d'IA. Ils utilisent ALLO Jeton pour payer les frais de raisonnement. Tokenomics Le jeton natif ALLO jouera un rôle clé dans l'échange de valeur et le mécanisme d'incitation sur Mainnet. Selon la conception officielle, ALLO Jeton possède les fonctionnalités et le modèle économique suivants : Paiement et frais : les consommateurs de services d'IA utilisent ALLO pour payer les frais de raisonnement. Le réseau a introduit un modèle de 'paiement à la demande' (Pay-What-You-Want, PWYW), permettant aux utilisateurs de décider librement combien ils veulent payer en ALLO pour obtenir les résultats de raisonnement pour un sujet donné. Cette tarification flexible encourage la découverte autonome de l'équilibre des prix sur le marché, stimulant ainsi des interactions positives entre les différents sujets...
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Alpha掘金》Allora：能自我進化的DécentralisationAI網路，是下一個Bittensor (TAO)？
Avec l'expansion continue du marché Décentralisation AI (DeAI), Allora attire l'attention du marché avec son 'réseau AI capable d'évoluer de lui-même', peut-être une opportunité à ne pas manquer pour les investisseurs qui ont manqué Bittensor (TAO). Pour plus d'analyses de projets, veuillez consulter la série 'Alpha Mining' de la 'Dynamic Zone Alpha'. (Précédemment sur Alpha Mining: Qu'est-ce que Bankr, le projet DeFAI derrière le lancement de jetons par Grok de Musk? Quels jetons AI ont connu une croissance synchronisée?) (Contexte supplémentaire: Le subnet Jeton de Bittensor 'Tensorplex' a doublé suite à un Tendre une embuscade par YZi Labs de Zhao Changpeng, une partenaire de TAO, dans Alpha Mining.) Le leader Bittensor de l'IA décentralisée a lancé le jeton natif TAO en 2023, au début de l'essor de l'intelligence artificielle générative (AI), passant de 49 $ en octobre à 757,6 $ en mars 2024, soit une augmentation de 15,46 fois en seulement six mois. La capitalisation boursière a dépassé plusieurs milliards de dollars, se positionnant solidement parmi les 100 premiers acteurs du marché du chiffrement, devenant ainsi un leader sur la piste AI + Bloc. Aujourd'hui, avec la demande croissante en Décentralisation AI (DeAI), un autre outsider potentiel, Allora, commence à émerger - peut-être une deuxième chance pour ceux qui ont manqué TAO. Allora : réseau AI capable d'évoluer de lui-même Le réseau Allora est un réseau AI Bloc de couche 1 construit sur la pile Cosmos, visant à résoudre le problème actuel de 'l'île intelligente de l'IA' : les modèles d'apprentissage machine traditionnels agissent de manière isolée, sans possibilité d'apprentissage mutuel. Allora permet à plusieurs modèles d'IA de coopérer dans le réseau, de prédire les performances mutuelles dans des situations données, d'ajuster les sorties en conséquence, et de produire des résultats plus précis. De plus, Allora intègre des technologies telles que l'apprentissage par renforcement et la minimisation des regrets pour garantir une évolution continue et des améliorations des modèles. Apprentissage par renforcement : les modèles apprennent en essayant constamment, en interagissant avec leur environnement, en ajustant leurs stratégies pour maximiser les gains à long terme. Minimisation des regrets : les algorithmes apprennent dans des environnements incertains, en optimisant constamment les décisions pour réduire les pertes liées à des choix sous-optimaux. Cette architecture de 'raisonnement collectif + prédiction mutuelle' permet au réseau Allora d'avoir un taux d'erreur (ligne pleine noire sur le graphique ci-dessous) inférieur à celui des modèles individuels traditionnels (ligne pointillée noire sur le graphique), créant ainsi un système d'intelligence global dépassant les individus. Domaines d'application Allora s'efforce de devenir une 'couche intelligente' universelle, généralisant les capacités avancées de l'IA dans divers domaines tels que la prédiction des marchés financiers, l'analyse de la santé médicale, les sciences environnementales, la prise de décisions d'entreprise, tout en garantissant la confidentialité et la sécurité des données. L'équipe d'Allora souligne que l'architecture ouverte du réseau permet à toute personne possédant des données ou des modèles de valeur de participer, soutenant ainsi une large gamme de cas d'utilisation. Le premier cas d'utilisation actuellement révélé se situe dans le domaine de la finance décentralisée sur le Bloc : Allora a déjà coopéré avec des équipes développant des agents de finance décentralisée pilotés par l'IA, des marchés de prédiction décentralisés, des prêts intelligents et des contrats à terme perpétuels. Grâce aux prévisions de prix et aux recommandations de stratégies de haute précision fournies par Allora, les applications de finance décentralisée peuvent réaliser un trading automatisé de haut niveau et une gestion des risques améliorée. Par exemple : Allora a coopéré avec l'agent DeFAI de Chain Abstract @Symp_AI, fournissant des prévisions de prix pour BTC et ETH afin d'améliorer ses performances en interaction cross-chain dans le trading de contrats perpétuels. Le fonds de couverture Hedging piloté par l'IA @KiraKuruAI intégrera les prévisions de prix d'Allora pour optimiser davantage ses stratégies de trading neutres en delta et améliorer ses capacités de gestion des risques. Les fluctuations du marché demandent de la précision @KiraKuruAI, le gestionnaire de fonds de couverture piloté par l'IA, intégrera les prévisions de prix d'Allora, améliorant ainsi les stratégies de trading neutres delta et renforçant la gestion des risques. Des agents d'IA plus intelligents, de meilleures performances. (Tweet d'Allora (@AlloraNetwork) du 12 mars 2025) Outre la finance, Allora possède un potentiel dans des domaines tels que la santé (prévision des risques de maladies), les jeux (amélioration du comportement intelligent des PNJ), la planification des nouvelles énergies et la Décentralisation sociale. En résumé, tout projet d'IA nécessitant une collaboration multi-modèles pour améliorer les performances de l'IA, tout en évitant de concentrer les données d'apprentissage dans une seule institution, convient à fonctionner sur un réseau tel qu'Allora. Rôles principaux et répartition des tâches Tout comme Bittensor, Allora divise la coopération des modèles en différents 'sous-réseaux' ('subnets') 'thématiques', chaque thème se concentrant sur des tâches spécifiques telles que la prédiction des prix d'actifs, l'analyse des tendances sociales, la génération de langage naturel, etc. L'écosystème d'Allora est géré collectivement par plusieurs rôles, formant ainsi un marché décentralisé complet de l'IA : Fournisseurs d'IA (travailleurs, Workers) : dans un 'sous-réseau' thématique spécifique, ils contribuent à la puissance de calcul et aux modèles d'apprentissage machine, génèrent des résultats de raisonnement en fonction des demandes de tâches, et prédisent la qualité du raisonnement des autres travailleurs pour aider le réseau à intégrer les résultats de raisonnement. Les récompenses des travailleurs sont proportionnelles à la qualité de leur raisonnement. validateurs : Les rôles de validation dans Allora comprennent deux catégories : les évaluateurs (Reputers) et les validateurs Bloc. Les évaluateurs sont principalement responsables d'évaluer la qualité des résultats de raisonnement fournis par les travailleurs, assurant ainsi la sécurité économique du réseau. Ils notent les raisonnements des travailleurs par rapport aux résultats réels, quantifiant leur contribution au raisonnement global du réseau. Les évaluateurs doivent 'staker' des ALLO Jeton pour assurer l'exactitude de l'évaluation et recevoir des récompenses en fonction de l'exactitude de l'évaluation et du montant 'staké'. Les validateurs maintiennent le fonctionnement du réseau Allora en agissant en tant que validateurs du réseau Cosmos. Les récompenses des validateurs sont proportionnelles au montant 'staké'. Allora a déjà introduit les premiers validateurs dans le Testnet. Demandeurs d'IA (utilisateurs, consommateurs) : ils désignent les développeurs, les entreprises ou les applications ayant besoin de services d'IA. Ils utilisent ALLO Jeton pour payer les frais de raisonnement. Tokenomics Le jeton natif ALLO jouera un rôle clé dans l'échange de valeur et le mécanisme d'incitation sur Mainnet. Selon la conception officielle, ALLO Jeton possède les fonctionnalités et le modèle économique suivants : Paiement et frais : les consommateurs de services d'IA utilisent ALLO pour payer les frais de raisonnement. Le réseau a introduit un modèle de 'paiement à la demande' (Pay-What-You-Want, PWYW), permettant aux utilisateurs de décider librement combien ils veulent payer en ALLO pour obtenir les résultats de raisonnement pour un sujet donné. Cette tarification flexible encourage la découverte autonome de l'équilibre des prix sur le marché, stimulant ainsi des interactions positives entre les différents sujets...