Analiza rozproszonej struktury wnioskowania i mechanizmu samouczenia Allora Network @AlloraNetwork to rozproszona sieć prognozująca, która łączy wiele modeli, aby generować wyniki wnioskowania oparte na zbiorowej inteligencji. System ten nie oblicza prostego średniego wyniku modelu, lecz dynamicznie przydziela wagi, biorąc pod uwagę przeszłe osiągnięcia każdego modelu, kontekst prognozowania oraz przewidywaną wartość straty, aby uzyskać ostateczny wynik. Na przykład, gdy pracownik wnioskowania przedstawia prognozę dla konkretnego tematu, pracownik prognozujący przewiduje możliwość błędu w aktualnym środowisku tego pracownika, a oceniający ocenia to po ujawnieniu rzeczywistego wyniku. Zebrane w ten sposób dane są wykorzystywane do uczenia się w sieci, co pozwala na dostosowanie wag, aby modele, które wykazały wyższą dokładność w podobnych warunkach, miały większy wpływ. W rezultacie sieć uczy się szybciej niż przy stałych metodach agregacji i stopniowo obniża wskaźnik błędów. Struktura Allora przyjmuje wiele warstwowych mechanizmów obronnych, aby zminimalizować wpływ manipulacji i niskiej jakości modeli. Wszyscy uczestnicy muszą stakować tokeny, co utrudnia ataki Sybil. Ponadto, ponieważ trzy role: wnioskowanie, prognozowanie i ocena działają niezależnie, trudno jest zniekształcić całkowity wynik prognozy, nawet jeśli konkretna grupa się zmówi. Sieć łagodzi stronnicze dane wejściowe lub złośliwe działania poprzez mechanizm konsensusu opartego na wagach stakowanych, a także jest zaprojektowana tak, aby różne modele mogły uczestniczyć równolegle, co zwiększa odporność na ataki. Ocena modeli odbywa się w sposób ciągły. Po potwierdzeniu rzeczywistych wyników, oceniający oblicza wartość straty dla każdej prognozy, a pracownik prognozujący śledzi, jak dokładnie przewidziano straty. Dzięki tej pętli sprzężenia zwrotnego ocenia się zarówno wiarygodność pracownika wnioskowania, jak i zdolność prognozowania pracownika prognozującego, co prowadzi do dostosowania wag. Taka cykliczna struktura uczenia jest zaprojektowana tak, aby szybko dostosowywać się do zmieniającego się środowiska rynkowego, a wyniki eksperymentalne wskazują, że ma tendencję do szybszej konwergencji niż systemy stałe. Pod względem wydajności Allora korzysta z aplikacji opartych na Cosmos, oferując szybki czas blokowania i strukturę przetwarzania równoległego. Dzięki modułowej konstrukcji tematycznej może jednocześnie obsługiwać miliony rynków prognoz lub aktywów, a średni czas aktualizacji utrzymuje się poniżej 5 minut. Jednak w tematach, które wymagają dużej liczby uczestników dla wysokiej dokładności, czas opóźnienia może nieco wzrosnąć, a system ma strukturę, która pozwala na dostosowanie równowagi między dokładnością a czasem reakcji. Skalowalność jest jednym z kluczowych atutów Allora. Dzięki strukturze sub-sieci na poziomie tematu możliwe jest poziome rozszerzanie, a Cosmos SDK i mechanizm konsensusu CometBFT zapewniają wysoką przepustowość i bezpieczeństwo. Aby ułatwić dodawanie nowych modeli, dostępne są zestawy narzędzi Forge Builder Kit i Model Development Kit, ale w miarę wzrostu liczby tematów koszty dostosowania i ograniczenia przechowywania danych mogą stać się wąskim gardłem. Ponadto, jeśli w ramach każdego tematu nie zapewni się wystarczającej różnorodności modeli, może to obniżyć odporność wyników. Aby zweryfikować wyniki operacyjne Allora w ciągu najbliższych 6 miesięcy do roku, należy uważnie obserwować różne wskaźniki. Liczba i rodzaje aktywowanych tematów, wskaźnik wzrostu liczby modeli oraz zapotrzebowanie na wnioski będą kluczowymi wskaźnikami pokazującymi skalowalność sieci. Ponadto zmiany w średnim wskaźniku błędów prognoz, ruchy wag modeli oraz rozkład nagród między uczestnikami będą wykorzystywane jako wskaźniki jakości uczenia się i decentralizacji. Wskaźniki uczestnictwa, stakingu i zdarzeń slashingowych, a także aktywność propozycji rządowych odzwierciedlają bezpieczeństwo i zdrowie społeczności. Na koniec Allora współpracuje z Phala Network, aby wzmocnić prywatność i bezpieczeństwo, wspierając niejawne wnioskowanie oparte na TEE, a także rozszerza ekosystem poprzez partnerstwa z różnymi projektami infrastrukturalnymi, takimi jak @monad, Glacier, zkSync, Capx. Uczestniczą w nim główni inwestorzy, tacy jak Polychain, Framework, Blockchain Capital, CoinFund, Delphi Digital, a także przyjęto otwartą strukturę, w której każdy może przyczynić się jako model, dane lub oceniający.