تحليل هيكل الاستدلال الموزع وآلية التعلم الذاتي لشبكة Allora @AlloraNetwork عبارة عن شبكة تنبؤ موزعة تجمع بين نماذج متعددة لتوليد نتائج استدلال بناء على الذكاء الجماعي. لا يقوم النظام ببساطة بمتوسط مخرجات النموذج ، ولكنه يستمد النتيجة النهائية من خلال ترجيح الأداء السابق لكل نموذج ديناميكيا ، وسياق التنبؤ ، وقيم الخسارة المتوقعة. على سبيل المثال، إذا قدم عامل الاستدلال قيمة تنبؤ لموضوع معين، يتنبأ عامل التنبؤ باحتمالية حدوث خطأ في البيئة الحالية لهذا العامل، ويقوم المراسل بتقييمه بعد الكشف عن النتائج الفعلية. يتم تدريب البيانات التي تم جمعها بهذه الطريقة داخل الشبكة ، ويتم ضبط الوزن بحيث يكون للنموذج الذي أظهر دقة أعلى في ظل ظروف مماثلة وزن أكبر. نتيجة لذلك ، تتعلم الشبكة بشكل أسرع من طريقة التجميع الثابتة وتقلل تدريجيا من معدل الخطأ. يستخدم هيكل Allora آليات دفاع متعددة الطبقات لتقليل تأثير التلاعب والنماذج منخفضة الجودة. يجب على جميع المشاركين مشاركة الرموز المميزة الخاصة بهم ، مما يجعل من الصعب مهاجمة الصب. بالإضافة إلى ذلك ، نظرا لأن الأدوار الثلاثة للاستدلال والتنبؤ والعاكس تعمل بشكل مستقل ، فمن الصعب تشويه نتائج التنبؤ الإجمالية حتى لو اصطدمت مجموعة معينة. تخفف الشبكة من المدخلات المتحيزة أو السلوك الضار من خلال طرق الإجماع المرجحة على الحصة ، وهي مصممة للسماح للنماذج المختلفة بالمشاركة بالتوازي ، مما يعزز مقاومة الهجوم. يتم تقييم النموذج بشكل مستمر. بمجرد تأكيد النتائج الفعلية ، يحسب المراسل قيمة الخسارة لكل تنبؤ ويتتبع مدى دقة تنبؤ عامل التنبؤ بالخسارة. من خلال حلقة التغذية الراجعة هذه ، يتم تقييم موثوقية مشاية الاستدلال والقوة التنبؤية لمشاية التنبؤ معا ، ويتم تعديل الأوزان نتيجة لذلك. تم تصميم هيكل التعلم الدائري هذا للتكيف بسرعة حتى مع تغير بيئة السوق ، وتظهر النتائج التجريبية أنه يميل إلى التقارب بشكل أسرع من الأنظمة الثابتة. من حيث الأداء ، تستخدم Allora سلاسل التطبيقات المستندة إلى Cosmos لتوفير أوقات كتلة سريعة وهياكل معالجة متوازية. بفضل تصميمه المعياري المواضيعي ، يمكنه التعامل مع ملايين أسواق التنبؤ أو الأصول في وقت واحد ، بمتوسط فاصل تحديث أقل من 5 دقائق. ومع ذلك ، في الموضوعات التي تتطلب عددا كبيرا من المشاركين للحصول على دقة عالية ، قد يزداد زمن الوصول قليلا ، ويحتوي النظام على هيكل يمكنه ضبط التوازن بين الدقة وسرعة الاستجابة. قابلية التوسع هي إحدى نقاط القوة الأساسية في Allora. يمكن تحجيمها أفقيا باستخدام هيكل شبكة فرعية على مستوى الموضوع ، وتضمن آلية إجماع Cosmos SDK و CometBFT إنتاجية وأمانا عاليين. تتوفر مجموعة Forge Builder Kit ومجموعة تطوير النموذج لتسهيل إضافة نماذج جديدة ، ولكن نظرا لوجود المزيد من الموضوعات ، يمكن أن تكون تكاليف الضبط وقيود تخزين البيانات اختناقات. بالإضافة إلى ذلك ، إذا لم يكن هناك تنوع كاف في النموذج داخل كل موضوع ، فقد تقل متانة النتائج. من أجل التحقق من صحة الأداء التشغيلي لشركة Allora خلال الأشهر الستة المقبلة إلى عام واحد ، من الضروري النظر بعناية في عدد من المؤشرات. يعد عدد ونوع الموضوعات النشطة ، ومعدل نمو عدد النماذج ، وحجم طلبات الاستدلال مؤشرات رئيسية لقابلية توسع الشبكة. بالإضافة إلى ذلك ، يتم استخدام التغييرات في متوسط معدل خطأ التنبؤ ، والتحول في أوزان النموذج ، وتوزيع المكافآت بين المشاركين كمؤشرات للحكم على جودة التعلم واللامركزية. تعكس معدلات المشاركة وأحداث التخزين والخفض وأنشطة مقترح الحوكمة الأمن وصحة المجتمع. أخيرا ، يمكن ل Allora التعاون مع Phala Network لدعم الاستدلال الخاص المستند إلى TEE لتعزيز الخصوصية والأمان ، وتعمل على توسيع نظامها البيئي من خلال الشراكات مع مشاريع البنية التحتية المختلفة مثل @monad و Glacier و zkSync و Capx. شارك كبار المستثمرين مثل Polychain و Framework و Blockchain Capital و CoinFund و Delphi Digital ، ويتبنى هيكلا مفتوحا يسمح لأي شخص بالمساهمة كنموذج أو بيانات أو مقيم.