Alloraとは何ですか？自己改善型分散型機械知能ネットワーク

Alloraは、分散型AIおよび機械学習(ML)プロトコルであり、ブロックチェーンネットワーク全体でAI推論の作成、検証、展開を可能にします。クラウドソース型のインセンティブ駆動システムを用いて、継続的な学習とコンセンサスを通じて個別モデルを上回る集合的予測を生成します。

Alloraのビジョン：AI、データ、ブロックチェーンをつなぐ集合知

Alloraは、「情報ギャップ」に対処し、データ所有者、処理者、モデル、消費者を信頼不要でスケーラブルなエコシステムに結びつけます。実世界のユーティリティのために分散型AIを活用するために立ち上げられたこのネットワークは、ブロックチェーンを用いて安全かつ検証可能な推論を行い、参加者の貢献に報酬を与えつつ、プライバシーと正確性を確保します。10億以上のAI市場の中で、Alloraのモジュラー設計により、AIエージェントは価格予測やリスク評価などのトピックで協力し、ブロックチェーンの仮想マシン$500 VMs(やDeFiアプリケーション向けに最適化された出力を生成します。

Alloraの仕組み：トピック、ワーカー、リピュター、消費者

Alloraのアーキテクチャはトピックを中心に構成されており、特定の推論問題のサブネットワークで、ターゲット変数や損失関数によって定義されます。参加者は以下の3つの役割を担います。

• ワーカー：AI推論)予測(や他のワーカーのパフォーマンス予測を提供し、ネットワークの正確性に対する独自の貢献に応じて報酬を得る。
• リピュター：推論を実際の真実と比較して検証し、ステーキングによる経済的保証を提供。コンセンサスにより報酬が決定される。
• 消費者：推論をリクエストし、トークンで出力に対して支払いを行う。

ハブチェーンは、ALLOトークンの発行や補助金などのマクロ経済を調整し、トピックはマイクロインタラクションを管理します。推論はピアツーピアでブロードキャストされ、品質評価を経て、コンテキストに応じたメカニズムとインセンティブによって、時間とともに改善されるネットワーク全体の予測に集約されます。

主要な革新点：コンテキスト認識とインセンティブ構造

Alloraの特徴は以下の通りです。

• コンテキスト認識：ワーカーは現在の状況下でピアのパフォーマンスを予測し、「予測を含む」適応型推論を可能にし、静的モデルを上回る。
• インセンティブメカニズム：個々の影響度に応じて報酬がスケールし、ステーキングによる責任追及や悪意に対するスラッシュ（罰則）を通じて自己改善を促進。
• モジュラー設計：トピックはカスタムルールを可能にし、シンプルな予測から複雑なMLパイプラインまで拡張可能。

これらの特徴により、集合知は個別のAIを超え、FRAMESのようなベンチマークで81.7％の正確性を実現しています。

ALLOトークン：ネットワークの経済を支える

ALLOは総供給10億トークンで、以下の用途に使われます。

• ステーキング：ワーカーやリピュターは参加と報酬のためにステーク。
• 支払い：消費者は推論に対してトークンで支払い、手数料はトピックの運営資金に充てられる。
• ガバナンス：ネットワークのアップグレードやトピックパラメータの決定に投票。

このトークン設計は長期的な協力を促し、発行はスケーラビリティを支えます。

2025年の展望：10億ドルの評価可能性

Alloraは2025年末までに10億ドルの評価額に到達し、DeAI市場の5％を獲得できる可能性があります。強気材料はトピックの採用拡大、リスクは競合による20％シェアの獲得競争です。

開発者向けには、SDKを通じたAlloraへの構築方法や、トピックガイド、DeAIリソースが提供され、統合を支援します。

まとめると、Alloraの分散型AIプロトコルは、トピックとインセンティブ駆動の推論を通じて、2025年のDeAIブームに向けた集合知を解き放ちます。