Análisis de la estructura de inferencia distribuida y el mecanismo de autoaprendizaje de Allora Network @AlloraNetwork es una red de predicción distribuida que combina múltiples modelos para generar resultados de inferencia basados en inteligencia colectiva. El sistema no se limita a promediar los resultados del modelo, sino que deriva el resultado final ponderando dinámicamente el rendimiento pasado, el contexto de pronóstico y los valores de pérdida esperada de cada modelo. Por ejemplo, si un trabajador de inferencia presenta un valor de predicción para un tema en particular, el trabajador de pronóstico predice la probabilidad de error en el entorno actual de ese trabajador y el informante lo evalúa después de que se revelen los resultados reales. Los datos recopilados de esta manera se entrenan dentro de la red y el peso se ajusta para que el modelo que ha mostrado una mayor precisión en condiciones similares tenga un peso mayor. Como resultado, la red aprende más rápido que un método de agregación fija y reduce gradualmente la tasa de error. La estructura de Allora emplea mecanismos de defensa de múltiples capas para minimizar el impacto de la manipulación y los modelos de baja calidad. Todos los participantes deben apostar sus tokens, lo que dificulta el ataque a las sibilidades. Además, dado que los tres roles de inferencia, pronóstico y reflector operan de forma independiente, es difícil distorsionar los resultados generales de la predicción incluso si un grupo específico colisiona. La red mitiga las entradas sesgadas o el comportamiento malicioso a través de métodos de consenso ponderados por stake, y está diseñada para permitir que varios modelos participen en paralelo, mejorando la resistencia a los ataques. La evaluación del modelo se realiza de forma continua. Una vez que se confirman los resultados reales, el reportero calcula el valor de pérdida para cada predicción y realiza un seguimiento de la precisión con la que el trabajador del pronóstico predijo la pérdida. A través de este ciclo de retroalimentación, la confiabilidad del caminante de inferencia y el poder predictivo del caminante de pronóstico se evalúan juntos y, como resultado, se ajustan los pesos. Esta estructura de aprendizaje circular está diseñada para adaptarse rápidamente incluso cuando cambia el entorno del mercado, y los resultados experimentales muestran que tiende a converger más rápido que los sistemas fijos. En términos de rendimiento, Allora utiliza cadenas de aplicaciones basadas en Cosmos para proporcionar tiempos de bloque rápidos y estructuras de procesamiento paralelo. Gracias a su diseño modular temático, puede manejar millones de mercados o activos de predicción simultáneamente, con un intervalo de actualización promedio de menos de 5 minutos. Sin embargo, en temas que requieren un gran número de participantes para una alta precisión, la latencia puede aumentar ligeramente y el sistema tiene una estructura que puede ajustar el equilibrio entre la precisión y la velocidad de respuesta. La escalabilidad es una de las principales fortalezas de Allora. Se puede escalar horizontalmente con una estructura de subred de nivel de tema, y el SDK de Cosmos y el mecanismo de consenso de CometBFT garantizan un alto rendimiento y seguridad. El kit de construcción de Forge y el kit de desarrollo de modelos están disponibles para facilitar la adición de nuevos modelos, pero a medida que hay más temas, los costos de ajuste y las limitaciones de almacenamiento de datos pueden ser cuellos de botella. Además, si no hay suficiente diversidad de modelos dentro de cada tema, la solidez de los resultados puede reducirse. Para validar el desempeño operativo de Allora durante los próximos seis meses a un año, es necesario observar cuidadosamente una serie de indicadores. El número y el tipo de temas activos, la tasa de crecimiento del número de modelos y el volumen de solicitudes de inferencia son indicadores clave de la escalabilidad de la red. Además, los cambios en la tasa promedio de error de predicción, el cambio en los pesos del modelo y la distribución de recompensas entre los participantes se utilizan como indicadores para juzgar la calidad del aprendizaje y la descentralización. Las tasas de participación, los eventos de participación y recorte, y las actividades de propuestas de gobernanza reflejan la seguridad y la salud de la comunidad. Finalmente, Allora puede colaborar con Phala Network para respaldar la inferencia privada basada en TEE para mejorar la privacidad y la seguridad, y está expandiendo su ecosistema a través de asociaciones con varios proyectos de infraestructura como @monad, Glacier, zkSync y Capx. Participaron importantes inversores como Polychain, Framework, Blockchain Capital, CoinFund y Delphi Digital, y adopta una estructura abierta que permite que cualquiera pueda contribuir como modelo, datos o evaluador.