Analyse van de gedistribueerde inferentiestructuur en zelflerende mechanismen van Allora Network @AlloraNetwork is een gedistribueerd voorspellingsnetwerk dat inferentieresultaten genereert op basis van collectieve intelligentie door meerdere modellen te combineren. Dit systeem berekent de uiteindelijke resultaten niet door de modeluitvoer eenvoudigweg te middelen, maar door dynamisch gewichten toe te kennen op basis van de eerdere prestaties van elk model, de voorspellingscontext en de verwachte verlieswaarden. Bijvoorbeeld, wanneer een inferentiewerker een voorspelling voor een specifiek onderwerp presenteert, voorspelt de forecastwerker de foutmogelijkheden van die werker in de huidige omgeving, en de rekenaar evalueert dit nadat de werkelijke resultaten zijn onthuld. De verzamelde gegevens worden intern in het netwerk geleerd, zodat modellen die in vergelijkbare omstandigheden een hogere nauwkeurigheid hebben getoond, een groter gewicht krijgen. Als gevolg hiervan leert het netwerk sneller dan een vaste aggregatiemethode en vermindert het geleidelijk de foutpercentages. De structuur van Allora maakt gebruik van verschillende gelaagde verdedigingsmechanismen om de invloed van manipulatie en modellen van lage kwaliteit te minimaliseren. Alle deelnemers moeten tokens staken, wat het moeilijk maakt om een Sybil-aanval uit te voeren. Bovendien functioneren de drie rollen van inferentie, forecasting en rekenaar onafhankelijk, waardoor het moeilijk is voor een specifieke groep om de totale voorspellingsresultaten te vervormen, zelfs als ze samenspannen. Het netwerk verlicht bevooroordeelde invoer of kwaadaardige handelingen via een stake-weighted consensusmechanisme en is ontworpen zodat verschillende modellen parallel kunnen deelnemen, wat de aanvalweerbaarheid versterkt. De evaluatie van modellen vindt continu plaats. Zodra de werkelijke resultaten zijn bevestigd, berekent de rekenaar de verlieswaarden van elke voorspelling en houdt de forecastwerker bij hoe nauwkeurig de verliezen zijn voorspeld. Via deze feedbacklus worden de betrouwbaarheid van de inferentiewerker en de voorspellingskracht van de forecastwerker samen geëvalueerd, en op basis daarvan worden de gewichten aangepast. Deze cyclische leerstructuur is ontworpen om snel aan te passen aan veranderingen in de marktomgeving en heeft in experimentele resultaten de neiging getoond sneller te convergeren dan vaste systemen. Wat prestaties betreft, maakt Allora gebruik van een Cosmos-gebaseerde appchain die snelle bloktijden en een parallelle verwerkingsstructuur biedt. Dankzij het modulaire ontwerp per onderwerp kan het miljoenen voorspellingsmarkten of activa gelijktijdig verwerken, met een gemiddelde updatefrequentie van binnen de 5 minuten. Echter, voor onderwerpen die een hoge nauwkeurigheid vereisen, zijn veel deelnemers nodig, wat kan leiden tot een iets verhoogde latentie, en het systeem heeft een structuur die de balans tussen nauwkeurigheid en responstijd kan aanpassen. Schaalbaarheid is een van de belangrijkste sterke punten van Allora. Het is mogelijk om horizontaal uit te breiden met een sub-netwerkstructuur per onderwerp, en het Cosmos SDK en CometBFT consensusmechanisme garanderen hoge doorvoer en beveiliging. Er zijn Forge Builder Kit en Model Development Kit beschikbaar om het toevoegen van nieuwe modellen te vergemakkelijken, maar naarmate het aantal onderwerpen toeneemt, kunnen de aanpassingskosten en de opslaglimieten voor gegevens knelpunten vormen. Bovendien kan de robuustheid van de resultaten afnemen als er binnen elk onderwerp niet voldoende modeldiversiteit is. Om de operationele prestaties van Allora in de komende 6 maanden tot 1 jaar te verifiëren, is het belangrijk om verschillende indicatoren zorgvuldig te volgen. Het aantal en de soorten geactiveerde onderwerpen, de groeisnelheid van het aantal modellen en de vraag naar inferentieverzoeken zijn belangrijke indicatoren die de schaalbaarheid van het netwerk aantonen. Daarnaast worden veranderingen in de gemiddelde voorspellingsfout, de verschuiving van modelgewichten en de beloningsverdeling tussen deelnemers gebruikt als indicatoren voor de kwaliteit van het leren en de decentralisatie. Deelnamepercentages, staking- en slashing-evenementen, en activiteiten rond governancevoorstellen weerspiegelen de beveiliging en de gezondheid van de gemeenschap. Ten slotte werkt Allora samen met Phala Network om de privacy en beveiliging te verbeteren door TEE-gebaseerde vertrouwelijke inferentie te ondersteunen, en breidt het zijn ecosysteem uit via partnerschappen met verschillende infrastructuurprojecten zoals @monad, Glacier, zkSync en Capx. Belangrijke investeerders zoals Polychain, Framework, Blockchain Capital, CoinFund en Delphi Digital zijn betrokken, en het netwerk hanteert een open structuur waarin iedereen kan bijdragen als model, gegevens of evaluator.