Analyse der dezentralen Inferenzstruktur und des Selbstlernmechanismus von Allora Network @AlloraNetwork ist ein dezentrales Vorhersagenetzwerk, das auf kollektiver Intelligenz basiert und Ergebnisse durch die Kombination mehrerer Modelle generiert. Dieses System berechnet die endgültigen Ergebnisse nicht durch einfache Mittelung der Modelloutputs, sondern gewichtet dynamisch die Ergebnisse jedes Modells unter Berücksichtigung der vergangenen Leistungen, des Vorhersagekontexts und der erwarteten Verlustwerte. Wenn beispielsweise ein Inferenzarbeiter Vorhersagen zu einem bestimmten Thema präsentiert, schätzt der Forecast-Arbeiter die Fehlerwahrscheinlichkeit in der aktuellen Umgebung dieses Arbeiters, und der Reputer bewertet dies, nachdem die tatsächlichen Ergebnisse bekannt geworden sind. Die gesammelten Daten werden intern im Netzwerk gelernt, sodass Modelle, die unter ähnlichen Bedingungen eine höhere Genauigkeit gezeigt haben, ein größeres Gewicht erhalten. Infolgedessen lernt das Netzwerk schneller als bei festen Aggregationsmethoden und senkt schrittweise die Fehlerquote. Die Struktur von Allora verwendet mehrere hierarchische Abwehrmechanismen, um Manipulationen und die Auswirkungen von minderwertigen Modellen zu minimieren. Alle Teilnehmer müssen Token staken, was Sybil-Angriffe erschwert. Da die drei Rollen Inferenz, Forecast und Reputer unabhängig voneinander arbeiten, ist es auch für bestimmte Gruppen schwierig, die Gesamtergebnisse der Vorhersagen zu verzerren. Das Netzwerk mildert verzerrte Eingaben oder böswillige Handlungen durch einen Stake-Weighted-Consensus-Mechanismus und ist so konzipiert, dass verschiedene Modelle parallel teilnehmen können, um die Angriffstoleranz zu erhöhen. Die Bewertung der Modelle erfolgt kontinuierlich. Sobald die tatsächlichen Ergebnisse bestätigt sind, berechnet der Reputer die Verlustwerte jeder Vorhersage, und der Forecast-Arbeiter verfolgt, wie genau die Verluste vorhergesagt wurden. Durch diesen Feedback-Loop werden die Vertrauenswürdigkeit des Inferenzarbeiters und die Vorhersagekraft des Forecast-Arbeiters gemeinsam bewertet, was zu einer Anpassung der Gewichtungen führt. Diese zyklische Lernstruktur ist so konzipiert, dass sie sich schnell an veränderte Marktbedingungen anpassen kann, und experimentelle Ergebnisse zeigen, dass sie tendenziell schneller konvergiert als feste Systeme. In Bezug auf die Leistung verwendet Allora eine auf Cosmos basierende App-Chain, die schnelle Blockzeiten und eine parallele Verarbeitungsstruktur bietet. Dank des modularen Designs nach Themen können Millionen von Vorhersagemärkten oder Vermögenswerten gleichzeitig verarbeitet werden, wobei der durchschnittliche Aktualisierungszyklus unter 5 Minuten bleibt. Allerdings kann die Latenz bei Themen, die viele Teilnehmer erfordern, etwas steigen, und das System verfügt über eine Struktur, die das Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Reaktionsgeschwindigkeit anpassen kann. Die Skalierbarkeit ist eine der Kernstärken von Allora. Durch die subnetzwerkbasierte Struktur auf Themenebene ist eine horizontale Skalierung möglich, und das Cosmos SDK sowie der CometBFT-Konsensmechanismus gewährleisten hohe Durchsatzraten und Sicherheit. Um die einfache Hinzufügung neuer Modelle zu ermöglichen, werden das Forge Builder Kit und das Model Development Kit bereitgestellt, jedoch können bei einer Vielzahl von Themen die Anpassungskosten und die Datenlimits zu Engpässen führen. Zudem kann die Robustheit der Ergebnisse beeinträchtigt werden, wenn innerhalb jedes Themas nicht genügend Modellvielfalt vorhanden ist. Um die Betriebsergebnisse von Allora in den nächsten 6 Monaten bis zu einem Jahr zu validieren, ist es wichtig, mehrere Indikatoren sorgfältig zu beobachten. Die Anzahl und Art der aktivierten Themen, die Wachstumsrate der Modellanzahl und die Nachfrage nach Inferenzanfragen sind Schlüsselindikatoren für die Skalierbarkeit des Netzwerks. Darüber hinaus werden Veränderungen der durchschnittlichen Vorhersagefehlerquote, Bewegungen der Modellgewichte und die Verteilung der Belohnungen zwischen den Teilnehmern als Indikatoren für die Qualität des Lernens und die Dezentralisierung verwendet. Die Teilnahmequote, Staking- und Slashing-Ereignisse sowie Governance-Vorschläge spiegeln die Sicherheit und die Gesundheit der Gemeinschaft wider. Schließlich kann Allora zur Verbesserung von Datenschutz und Sicherheit in Zusammenarbeit mit dem Phala Network TEE-basierte private Inferenz unterstützen und erweitert sein Ökosystem durch Partnerschaften mit verschiedenen Infrastrukturprojekten wie @monad, Glacier, zkSync und Capx. Wichtige Investoren wie Polychain, Framework, Blockchain Capital, CoinFund und Delphi Digital sind beteiligt, und es wird eine offene Struktur verfolgt, in der jeder als Modell, Datenanbieter oder Evaluator beitragen kann.