Allora Networkin hajautetun päättelyrakenteen ja itseoppimismekanismin analyysi @AlloraNetwork on hajautettu ennusteverkko, joka yhdistää useita malleja tuottaakseen kollektiiviseen älykkyyteen perustuvia päättelytuloksia. Järjestelmä ei vain laske mallin tuotosten keskiarvoa, vaan johtaa lopputuloksen painottamalla dynaamisesti kunkin mallin aiempaa suorituskykyä, ennustekontekstia ja odotettuja tappioarvoja. Jos esimerkiksi päättelytyöntekijä esittää ennustearvon tietylle aiheelle, ennustetyöntekijä ennustaa virheen todennäköisyyden kyseisen työntekijän nykyisessä ympäristössä ja raportoija arvioi sen todellisten tulosten paljastumisen jälkeen. Tällä tavalla kerätyt tiedot koulutetaan verkon sisällä ja paino säädetään siten, että mallilla, joka on osoittanut suuremman tarkkuuden vastaavissa olosuhteissa, on suurempi painoarvo. Tämän seurauksena verkko oppii nopeammin kuin kiinteä aggregointimenetelmä ja vähentää vähitellen virheprosenttia. Alloran rakenteessa käytetään monikerroksisia puolustusmekanismeja manipuloinnin ja heikkolaatuisten mallien vaikutusten minimoimiseksi. Kaikkien osallistujien on panostettava rahakkeensa, mikä vaikeuttaa sibiliteettien hyökkäämistä. Lisäksi, koska kolme roolia päättely, ennuste ja heijastin toimivat itsenäisesti, on vaikea vääristää yleisiä ennustetuloksia, vaikka tietty ryhmä törmäisi. Verkko lieventää puolueellisia syötteitä tai haitallista käyttäytymistä panospainotetuilla konsensusmenetelmillä, ja se on suunniteltu sallimaan eri mallien osallistuminen rinnakkain, mikä parantaa hyökkäyskestävyyttä. Mallin arviointia tehdään jatkuvasti. Kun todelliset tulokset on vahvistettu, raportoija laskee kunkin ennusteen tappioarvon ja seuraa, kuinka tarkasti ennustetyöntekijä ennusti tappion. Tämän takaisinkytkentäsilmukan avulla päättelykävelijän luotettavuutta ja ennustekävelijän ennustevoimaa arvioidaan yhdessä, ja painoja säädetään sen seurauksena. Tämä kiertotalouden oppimisrakenne on suunniteltu mukautumaan nopeasti myös markkinaympäristön muuttuessa, ja kokeelliset tulokset osoittavat, että sillä on taipumus lähentyä nopeammin kuin kiinteät järjestelmät. Suorituskyvyn suhteen Allora käyttää Cosmos-pohjaisia sovellusketjuja tarjotakseen nopeat lohkoajat ja rinnakkaiset käsittelyrakenteet. Temaattisen modulaarisen rakenteensa ansiosta se pystyy käsittelemään miljoonia ennustemarkkinoita tai omaisuuseriä samanaikaisesti, ja keskimääräinen päivitysväli on alle 5 minuuttia. Aiheissa, jotka vaativat suuren määrän osallistujia suuren tarkkuuden saavuttamiseksi, latenssi voi kuitenkin kasvaa hieman, ja järjestelmässä on rakenne, joka voi säätää tarkkuuden ja vastenopeuden välistä tasapainoa. Skaalautuvuus on yksi Alloran keskeisistä vahvuuksista. Se voidaan skaalata vaakasuunnassa aihetason aliverkkorakenteella, ja Cosmos SDK ja CometBFT-konsensusmekanismi takaavat korkean suorituskyvyn ja turvallisuuden. Forge Builder Kit ja Model Development Kit ovat saatavilla helpottamaan uusien mallien lisäämistä, mutta koska aiheita on enemmän, virityskustannukset ja tietojen tallennusrajoitukset voivat olla pullonkauloja. Lisäksi, jos mallien monimuotoisuus ei riitä kussakin aihepiirissä, tulosten luotettavuus voi heikentyä. Alloran operatiivisen suorituskyvyn validoimiseksi seuraavien kuuden kuukauden tai yhden vuoden aikana on tarpeen tarkastella huolellisesti useita indikaattoreita. Aktiivisten aiheiden määrä ja tyyppi, mallien määrän kasvuvauhti ja päättelypyyntöjen määrä ovat verkon skaalautuvuuden keskeisiä indikaattoreita. Lisäksi oppimisen ja hajauttamisen laadun arvioinnissa käytetään indikaattoreina muutoksia keskimääräisessä ennustevirheprosentissa, mallin painojen muutosta ja palkkioiden jakautumista osallistujien kesken. Osallistumisasteet, panostus- ja leikkaustapahtumat sekä hallintoehdotustoimet heijastavat turvallisuutta ja yhteisön terveyttä. Lopuksi Allora voi tehdä yhteistyötä Phala Networkin kanssa tukeakseen TEE-pohjaista yksityistä päättelyä yksityisyyden ja turvallisuuden parantamiseksi, ja se laajentaa ekosysteemiään kumppanuuksilla erilaisten infrastruktuuriprojektien, kuten @monad, Glacierin, zkSyncin ja Capxin, kanssa. Suuret sijoittajat, kuten Polychain, Framework, Blockchain Capital, CoinFund ja Delphi Digital, osallistuivat, ja se ottaa käyttöön avoimen rakenteen, jonka avulla kuka tahansa voi osallistua mallina, datana tai arvioijana.