อะไรคือ Allora (ALLO)? เครือข่าย Allora เป็นเครือข่ายโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องแบบเปิดและกระจายอำนาจ โดยใช้พลังงานอัจฉริยะที่ขับเคลื่อนโดยชุมชน ซึ่งเปลี่ยนแปลงวิธีการที่โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องมีส่วนร่วมใน DeFi อย่างสิ้นเชิงผ่านกลไก Proof of Alpha ที่เป็นเอกลักษณ์ Allora เปิดตัวเมื่อวันที่ 11 พฤศจิกายน โดยได้รับการสนับสนุนเงินทุนเชิงกลยุทธ์มูลค่า 35 ล้านดอลลาร์ ผู้ใช้สามารถรับ Airdrop ผ่านคะแนนสะสม
โครงสร้างเทคโนโลยีหลักของ Allora (ALLO)
นวัตกรรมทางเทคนิคที่สำคัญที่สุดของ Allora คืออะไร? Allora สร้างบนโครงสร้างโมดูลาร์ ซึ่งประสานงานการโต้ตอบระหว่างโมเดล AI อิสระเพื่อรวมผลการทำนาย ประเมินผล และปรับปรุงร่วมกัน เครือข่ายนี้ดำเนินการในสามชั้นหลัก: ชั้นการวิเคราะห์เชิงเหตุผลเป็นอินเทอร์เฟซระหว่างเครือข่ายและผู้ใช้ ซึ่งอนุญาตให้แอปพลิเคชันร้องขอการทำนายสำหรับงานเฉพาะ; ชั้นการทำนายและการบูรณาการประกอบด้วย workers (โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่สร้างการอนุมาน) และ reputers (ตัวแทนที่ประเมินการอนุมาน); ชั้นความเห็นชอบและแรงจูงใจจะแจกจ่ายรางวัลตามผลการดำเนินงานและจัดการกลไกการวางเดิมพัน
กลไก Proof of Alpha เป็นแกนหลักของ Allora ระบบนี้ทำงานผ่านวงจรป้อนกลับ ซึ่งพนักงานส่งการอนุมานและทำนายการอนุมานของผู้อื่น ผู้พิพากษาใช้ oracle หรือข้อมูลที่ได้รับการตรวจสอบเพื่อประเมินผลลัพธ์จริง และผู้ประสานงานจะปรับน้ำหนักโมเดลตามสมรรถนะที่เปรียบเทียบกัน กระบวนการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องนี้สร้างขึ้นบนการรวมแบบถ่วงน้ำหนักและกลไกการตอบรับเชิงโครงสร้าง ซึ่งได้รับแรงบันดาลใจโดยตรงจากการทำนายและเทคนิคแรงจูงใจแบบ peer-to-peer
หัวข้อ (Topics) เป็นการออกแบบที่เป็นเอกลักษณ์ของ Allora แต่ละหัวข้อเป็นเครือข่ายย่อยที่ออกแบบมาเพื่อภารกิจการเรียนรู้ของเครื่องเฉพาะ โมเดลหลายตัวสามารถร่วมมือกันในหัวข้อเหล่านี้ได้ หัวข้อมีชุดกฎเกณฑ์ ตัวชี้วัด และความสำคัญทางเศรษฐกิจของตนเอง ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างหัวข้อใหม่สำหรับภารกิจใดก็ได้ โครงสร้างนี้ช่วยให้เครือข่ายมีความสามารถในการรับรู้บริบท ปรับกฎเกณฑ์และเกณฑ์การประเมินตามภารกิจเฉพาะ ส่งเสริมความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านที่ดีขึ้น
รายละเอียดการเปิดตัวและโอกาส Airdrop ของ Allora (ALLO)
แผนการเปิดตัวของ Allora (ALLO) คืออะไร? ตามประกาศล่าสุด Allora (ALLO) จะเปิดตัวอย่างเป็นทางการบน Binance Alpha ในวันที่ 11 พฤศจิกายน หลังจาก Junction (JCT) เปิดตัวในวันที่ 10 พฤศจิกายน การเปิดตัวครั้งนี้เป็นเหตุการณ์สำคัญของโครงการ เมื่อการซื้อขายเริ่มขึ้น ผู้ใช้ที่เข้าเงื่อนไขจะสามารถรับ Airdrop โดยใช้คะแนนสะสมบน Binance Alpha แม้ว่านี่จะไม่ใช่การรับรองอย่างเป็นทางการ แต่ก็แสดงให้เห็นว่า ระบบนิเวศของ Allora กำลังได้รับความสนใจบนแพลตฟอร์มการซื้อขายหลัก
กิจกรรมคะแนนสะสมของ Allora ช่วยให้ผู้ใช้สามารถรับคะแนน “Allora” จากกิจกรรมต่าง ๆ ซึ่งอาจเปลี่ยนเป็นโทเค็นในอนาคต แม้ว่าทีมงานยังไม่ได้ยืนยันว่าจะมีการแจกจ่ายโทเค็นอย่างเป็นทางการหรือไม่ แต่รูปแบบนี้เป็นแนวทางที่หลายโปรเจกต์ Web3 ที่ประสบความสำเร็จใช้ เพื่อรางวัลแก่ชุมชนที่มีส่วนร่วมก่อนการเปิดตัวโทเค็น
วิธีการรับคะแนน Allora
· เชื่อมต่อกระเป๋าเงินคริปโตและยืนยันตัวตน
· เข้าร่วมกิจกรรมชุมชนและสร้างระบบนิเวศ
· ให้โมเดล ML หรือประเมินผลการอนุมาน
· ใช้แอปพลิเคชันที่รองรับของ Allora และสร้างกิจกรรม
เศรษฐศาสตร์โทเค็น ALLO และเบื้องหลังการระดมทุน
โทเค็น Allora (ALLO) มีบทบาทอะไร? โทเค็น ALLO ยังไม่ได้เปิดตัวอย่างเป็นทางการ แต่จะมีบทบาทสำคัญในเศรษฐกิจเครือข่าย กลไกการชำระเงินสำหรับการวิเคราะห์เชิงเหตุผล Allora ใช้โมเดล “Pay-What-You-Want” (PWYW) ซึ่งอนุญาตให้ผู้ใช้เลือกจำนวนเงินที่ต้องการจ่ายสำหรับการวิเคราะห์แต่ละครั้ง หัวข้อที่ให้รางวัลสูงจะดึงดูดผู้เข้าร่วมและทรัพยากรมากขึ้น ในด้านการวางเดิมพันและการมีส่วนร่วมในหัวข้อ ผู้ปฏิบัติงานและผู้ให้คะแนนความน่าเชื่อถือจำเป็นต้องฝากโทเค็น ALLO เพื่อเข้าร่วม หากมีพฤติกรรมไม่เหมาะสม โทเค็น ALLO ที่วางเดิมพันอาจถูกลดลง
ระบบการแจกจ่ายรางวัลจะปรับสมดุลตามคุณภาพของการมีส่วนร่วม: ผู้ปฏิบัติงานจะได้รับรางวัลตามผลการวิเคราะห์ ความแม่นยำของผู้ให้คะแนนความน่าเชื่อถือจะเป็นตัวกำหนดรางวัล และผู้ตรวจสอบในเครือข่ายจะได้รับส่วนแบ่งจากการวางเดิมพัน การกำกับดูแล (Governance) ผู้ถือโทเค็น ALLO สามารถลงคะแนนเสียงในพารามิเตอร์สำคัญของโปรโตคอล การสร้างหัวข้อ หรือการอัปเกรดเครือข่าย
Allora Labs ระดมทุนในรอบต่าง ๆ รวมเป็นเงิน 337.5 ล้านดอลลาร์: รอบ Seed (กุมภาพันธ์ 2020) 1.25 ล้านดอลลาร์; รอบ A (พฤษภาคม 2021) 7.5 ล้านดอลลาร์ โดยมี Blockchain Capital, Framework Ventures, CoinFund และ Delphi Ventures เข้าร่วม; รอบ A ขยาย (มีนาคม 2022) 22 ล้านดอลลาร์ โดย Polychain Capital เป็นผู้นำ; รอบกลยุทธ์ (มิถุนายน 2024) 3 ล้านดอลลาร์ เงินทุนเหล่านี้มุ่งสนับสนุนการพัฒนาเครือข่าย Allora และเปิดตัว mainnet
ความแตกต่างจากคู่แข่งเช่น Bittensor
อะไรคือความแตกต่างระหว่าง Allora (ALLO) กับโปรเจกต์ AI อื่น ๆ? เมื่อเทียบกับ Bittensor ทั้งสองเครือข่ายพึ่งพากลไกการป้อนกลับระหว่างโมเดล แต่ Bittensor เน้นที่โมเดลภาษาและการสื่อสารแบบ peer-to-peer ขาดโครงสร้างพื้นฐานบนบล็อกเชนสำหรับกรณีใช้งานบนเชนโดยเฉพาะ ในทางตรงกันข้าม Allora เน้นการใช้หัวข้อเพื่อความสามารถในการปรับบริบท การใช้ zkML เพื่อความสามารถในการตรวจสอบเข้ารหัส และการบูรณาการกับแอปพลิเคชัน Web3 ภายนอก ระบบแรงจูงใจของ Allora มีความเป็นโมดูลาร์และปรับแต่งได้มากขึ้น
เมื่อเทียบกับ Gensyn ซึ่งเน้นการฝึกโมเดล AI ขนาดใหญ่โดยใช้พลังงานการคำนวณแบบกระจาย Allora มุ่งเน้นที่การประสานงานและการตรวจสอบการอนุมานหลังการฝึก โมเดลที่ฝึกบน Gensyn สามารถเป็น worker ในระบบของ Allora ได้อย่างเป็นไปได้ ในขณะที่ Ora เน้นที่การทำเครื่องหมายข้อมูลแบบกระจายเพื่อแก้ปัญหาขั้นต้น (คุณภาพข้อมูลฝึก) ส่วน Allora จัดการปัญหาขั้นปลาย (ความน่าเชื่อถือของการอนุมาน)
** zkML เพื่อความสามารถในการตรวจสอบและปกป้องทรัพย์สินทางปัญญา**
อะไรคือวิธีที่ Allora (ALLO) รับประกันความสามารถในการตรวจสอบการทำนาย? Allora พึ่งพา zkML (Zero-Knowledge Machine Learning) ซึ่งอนุญาตให้พิสูจน์แบบเข้ารหัสว่าการทำนายที่ให้มานั้นถูกสร้างโดยโมเดลโดยไม่เปิดเผยพารามิเตอร์หรือข้อมูลการฝึกของโมเดล สิ่งนี้ช่วยให้ Allora ปกป้องทรัพย์สินทางปัญญาของโมเดลในขณะเดียวกันก็รับรองความถูกต้องของการดำเนินการ ส่งผลให้สามารถให้ผลลัพธ์ AI สำหรับแอปพลิเคชันบนเชนโดยไม่ต้องพึ่งพาเซิร์ฟเวอร์ศูนย์กลาง และรับประกันความสมบูรณ์ของผลลัพธ์ในระบบสำคัญ
โมเดลการทำนายที่รันบน Allora สามารถให้การประมาณราคาสินทรัพย์ พร้อม zk proof ว่าเป็นผลลัพธ์ที่สร้างโดยอัลกอริทึมโดยไม่เปิดเผยน้ำหนักของโมเดล เครือข่ายทำงานบนบล็อกเชน Cosmos stack ชั้น 1 ซึ่งให้ความเร็ว ต้นทุนต่ำ การบริหารจัดการแบบอธิปไตย และความปลอดภัย รวมถึงความสามารถในการเชื่อมต่อกับบล็อกเชนอื่นผ่าน IBC
กรณีใช้งานและแนวโน้มในอนาคต
อะไรคือการใช้งานจริงของ Allora (ALLO)? ตัวอย่างการใช้งานในปัจจุบัน รวมถึงการสร้างข้อมูลราคาสินทรัพย์ด้วย AI สำหรับสินทรัพย์ที่ไม่มีสภาพคล่อง ซึ่งโมเดลที่พัฒนาโดย Allora Labs ครอบคลุมสินทรัพย์มากกว่า 400 ล้านรายการ; การนำกลยุทธ์ผลตอบแทนแบบไดนามิกที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไปใช้ในคลังสินค้า; การสร้างโมเดลความเสี่ยงซับซ้อนเพื่อเสริมความยืดหยุ่นของกลไก DeFi; การทำนายโอกาส MEV; การวิเคราะห์ข้อมูลทางสังคมและพฤติกรรมเพื่อทำนายแนวโน้มตลาด ตัวอย่างการใช้งานในอนาคต รวมถึงการบริหารจัดการด้วย AI การทำนายเหตุการณ์ในโลกความเป็นจริง การปรับแต่งเกมแบบส่วนตัว และการปรับปรุงซัพพลายเชน
