Анализ распределенной структуры вывода и механизма самообучения Allora Network @AlloraNetwork — это распределенная предсказательная сеть, которая генерирует результаты вывода на основе коллективного разума, комбинируя несколько моделей. Эта система не просто усредняет выходные значения моделей, а динамически присваивает веса, учитывая прошлые результаты каждой модели, контекст предсказания и ожидаемое значение потерь, чтобы получить окончательный результат. Например, когда рабочий по выводу предлагает предсказание по определенной теме, рабочий по прогнозированию предсказывает вероятность ошибки в текущей среде этого рабочего, а рецензент оценивает это после появления фактического результата. Собранные данные обучаются внутри сети, и веса корректируются так, чтобы модели, которые показывали более высокую точность в аналогичных условиях, имели больший вес. В результате сеть обучается быстрее, чем фиксированный способ агрегации, и постепенно снижает уровень ошибок. Структура Allora использует несколько уровней защитных механизмов, чтобы минимизировать влияние манипуляций и низкокачественных моделей. Все участники должны ставить токены, что затрудняет атаки типа Sybil. Кроме того, поскольку три роли — вывод, прогноз и рецензирование — работают независимо, даже если определенная группа сговаривается, трудно искажать общий результат предсказания. Сеть смягчает предвзятые входные данные или злонамеренные действия с помощью метода взвешенного консенсуса, и она спроектирована так, чтобы различные модели могли участвовать параллельно, что усиливает устойчивость к атакам. Оценка моделей происходит непрерывно. Когда фактические результаты подтверждаются, рецензент вычисляет значение потерь для каждого предсказания, а рабочий по прогнозированию отслеживает, насколько точно были предсказаны потери. Этот цикл обратной связи позволяет одновременно оценивать надежность рабочего по выводу и предсказательную способность рабочего по прогнозированию, и в результате веса корректируются. Эта циклическая структура обучения спроектирована так, чтобы быстро адаптироваться к изменениям рыночной среды, и экспериментальные результаты показали, что она имеет тенденцию к более быстрой сходимости по сравнению с фиксированными системами. С точки зрения производительности Allora использует приложение на основе Cosmos, обеспечивая быстрое время блока и параллельную структуру обработки. Благодаря модульному дизайну по темам можно одновременно обрабатывать миллионы предсказательных рынков или активов, при этом средний период обновления поддерживается в пределах 5 минут. Однако для тем, требующих большого числа участников для высокой точности, время задержки может немного увеличиться, и система имеет структуру, позволяющую регулировать баланс между точностью и скоростью ответа. Масштабируемость является одним из ключевых преимуществ Allora. Структура подсетей по темам позволяет горизонтальное расширение, а механизмы консенсуса Cosmos SDK и CometBFT обеспечивают высокую пропускную способность и безопасность. Для легкого добавления новых моделей предоставляются Forge Builder Kit и Model Development Kit, но с увеличением числа тем затраты на координацию и ограничения хранения данных могут стать узким местом. Кроме того, если в каждой теме недостаточно разнообразия моделей, это может снизить устойчивость результатов. Для проверки операционных результатов Allora в течение следующих 6 месяцев до 1 года необходимо внимательно следить за несколькими показателями. Количество и типы активных тем, темпы роста числа моделей, объем запросов на вывод — это ключевые показатели, демонстрирующие масштабируемость сети. Кроме того, изменения в среднем уровне предсказательных ошибок, перемещение весов моделей и распределение вознаграждений между участниками используются как индикаторы качества обучения и децентрализации. Уровень участия, события стейкинга и слэшинга, активность предложений по управлению отражают безопасность и здоровье сообщества. Наконец, Allora может поддерживать конфиденциальный вывод на основе TEE в сотрудничестве с Phala Network для повышения конфиденциальности и безопасности, а также расширяет экосистему через партнерство с различными инфраструктурными проектами, такими как @monad, Glacier, zkSync, Capx. Основные инвесторы, такие как Polychain, Framework, Blockchain Capital, CoinFund и Delphi Digital, участвуют в проекте, и он принимает открытую структуру, позволяющую любому вносить вклад в модели, данные или оценку.