Analyse de la structure d'inférence distribuée et du mécanisme d'auto-apprentissage d'Allora Network @AlloraNetwork est un réseau de prédiction décentralisé qui génère des résultats d'inférence en combinant plusieurs modèles sur la base de l'intelligence collective. Ce système ne se contente pas de faire une moyenne simple des sorties des modèles, mais attribue dynamiquement des poids en tenant compte des performances passées de chaque modèle, du contexte de prédiction et de la valeur de perte attendue pour en tirer le résultat final. Par exemple, lorsque le travailleur d'inférence présente une prédiction sur un sujet spécifique, le travailleur de prévision évalue la probabilité d'erreur de ce travailleur dans son environnement actuel, et le vérificateur évalue cela après que le résultat réel soit révélé. Les données ainsi collectées sont apprises au sein du réseau, ajustant les poids pour que les modèles ayant montré une plus grande précision dans des conditions similaires aient une plus grande importance. En conséquence, le réseau apprend plus rapidement qu'une méthode d'agrégation fixe et réduit progressivement le taux d'erreur. La structure d'Allora adopte plusieurs mécanismes de défense hiérarchiques pour minimiser l'impact des manipulations et des modèles de mauvaise qualité. Tous les participants doivent miser des tokens, ce qui rend les attaques Sybil plus difficiles. De plus, les trois rôles d'inférence, de prévision et de vérification fonctionnent de manière indépendante, ce qui rend difficile la distorsion des résultats de prédiction globaux même si un groupe spécifique collabore. Le réseau atténue les entrées biaisées ou les comportements malveillants grâce à un mécanisme de consensus par poids de mise, et est conçu pour permettre la participation parallèle de divers modèles, renforçant ainsi la résistance aux attaques. L'évaluation des modèles est continue. Une fois que les résultats réels sont confirmés, le vérificateur calcule la valeur de perte de chaque prédiction, et le travailleur de prévision suit à quel point il a correctement prédit la perte. Ce retour d'information permet d'évaluer à la fois la fiabilité du travailleur d'inférence et la capacité prédictive du travailleur de prévision, ajustant ainsi les poids en conséquence. Cette structure d'apprentissage circulaire est conçue pour s'adapter rapidement même lorsque l'environnement du marché change, et les résultats expérimentaux montrent qu'elle a tendance à converger plus rapidement qu'un système fixe. En termes de performance, Allora utilise une appchain basée sur Cosmos pour offrir un temps de bloc rapide et une structure de traitement parallèle. Grâce à sa conception modulaire par sujet, il peut traiter simultanément des millions de marchés de prédiction ou d'actifs, avec un cycle de mise à jour moyen maintenu en dessous de 5 minutes. Cependant, pour des sujets nécessitant une grande précision, un nombre élevé de participants peut entraîner une légère augmentation des temps de latence, et le système dispose d'une structure capable d'ajuster l'équilibre entre précision et rapidité de réponse. L'évolutivité est l'un des principaux atouts d'Allora. Sa structure de sous-réseau par sujet permet une expansion horizontale, et le Cosmos SDK et le mécanisme de consensus CometBFT garantissent un haut débit et une sécurité. Bien que le Forge Builder Kit et le Model Development Kit soient fournis pour faciliter l'ajout de nouveaux modèles, un nombre croissant de sujets peut entraîner des coûts d'ajustement et des limites de stockage de données qui deviennent des goulets d'étranglement. De plus, si la diversité des modèles n'est pas suffisamment assurée au sein de chaque sujet, la robustesse des résultats peut en souffrir. Pour valider les performances opérationnelles d'Allora au cours des six mois à un an à venir, il est nécessaire d'examiner attentivement plusieurs indicateurs. Le nombre et la variété des sujets activés, le taux de croissance du nombre de modèles, et la demande de requêtes d'inférence deviennent des indicateurs clés de l'évolutivité du réseau. De plus, les variations du taux d'erreur de prédiction moyen, les mouvements de poids des modèles, et la distribution des récompenses entre les participants sont utilisés comme indicateurs de la qualité de l'apprentissage et de la décentralisation. Le taux de participation, les événements de mise et de slashing, et les activités de propositions de gouvernance reflètent la sécurité et la santé de la communauté. Enfin, Allora collabore avec Phala Network pour renforcer la confidentialité et la sécurité, en soutenant l'inférence confidentielle basée sur TEE, et étend son écosystème grâce à des partenariats avec divers projets d'infrastructure tels que @monad, Glacier, zkSync, Capx. Des investisseurs majeurs tels que Polychain, Framework, Blockchain Capital, CoinFund, et Delphi Digital participent, et une structure ouverte est adoptée, permettant à quiconque de contribuer en tant que modèle, données ou évaluateur.