Аналіз структури розподіленого логічного висновку та механізму самонавчання мережі Allora Network @AlloraNetwork — це розподілена мережа прогнозування, яка поєднує кілька моделей для отримання результатів висновків на основі колективного інтелекту. Система не просто усереднює результати моделі, а отримує кінцевий результат шляхом динамічного зважування минулих показників кожної моделі, контексту прогнозу та очікуваних значень втрат. Наприклад, якщо працівник логічного висновку представляє значення прогнозу для певної теми, працівник прогнозу прогнозує ймовірність помилки в поточному середовищі цього працівника, а доповідач оцінює її після виявлення фактичних результатів. Зібрані таким чином дані тренуються всередині мережі, а вага коригується таким чином, щоб модель, яка показала більш високу точність в аналогічних умовах, мала більшу вагу. В результаті мережа навчається швидше, ніж фіксований метод агрегації, і поступово знижує відсоток помилок. Структура Allora використовує кілька багаторівневих захисних механізмів, щоб мінімізувати вплив маніпуляцій і неякісних моделей. Усі учасники повинні поставити свої токени на стейкінг, що ускладнює атаку на сибілітети. Крім того, оскільки три ролі умовиводу, прогнозу та рефлектора діють незалежно один від одного, важко спотворити загальні результати прогнозування навіть у разі зіткнення певної групи. Мережа пом'якшує упереджені вхідні дані або зловмисну поведінку за допомогою методів консенсусу, зважених за часткою, і розроблена таким чином, щоб дозволити різним моделям брати участь у паралельній діяльності, підвищуючи стійкість до атак. Оцінка моделі проводиться безперервно. Після підтвердження фактичних результатів доповідач обчислює значення втрат для кожного прогнозу та відстежує, наскільки точно працівник прогнозу передбачив збиток. За допомогою цього циклу зворотного зв'язку надійність ходунка умовиводу та прогнозна сила прогнозиста оцінюються разом, і в результаті коригуються ваги. Ця кругова структура навчання розроблена таким чином, щоб швидко адаптуватися навіть при зміні ринкового середовища, і результати експериментів показують, що вона має тенденцію до збіжності швидше, ніж фіксовані системи. З точки зору продуктивності, Allora використовує аппчейни на основі Cosmos для забезпечення швидкого часу блоків і паралельних структур обробки. Завдяки тематичному модульному дизайну він може обробляти мільйони ринків прогнозів або активів одночасно, із середнім інтервалом оновлення менше 5 хвилин. Однак у темах, які вимагають великої кількості учасників для високої точності, затримка може дещо збільшуватися, а система має структуру, яка може регулювати баланс між точністю та швидкістю реагування. Масштабованість є однією з основних переваг Allora. Його можна масштабувати по горизонталі за допомогою підмережевої структури на рівні теми, а механізм консенсусу Cosmos SDK і CometBFT забезпечують високу пропускну здатність і безпеку. Доступні набори Forge Builder Kit і Model Development Kit, що спрощує додавання нових моделей, але оскільки тем стає більше, витрати на налаштування та обмеження зберігання даних можуть бути вузькими місцями. Крім того, якщо немає достатньої різноманітності моделей у кожній темі, надійність результатів може знизитися. Для того, щоб підтвердити операційні показники компанії «Allora» протягом наступних шести місяців або одного року, необхідно уважно розглянути ряд показників. Кількість і тип активних тем, темпи зростання числа моделей і обсяг запитів на висновок є ключовими показниками масштабованості мережі. Крім того, як індикатори для оцінки якості навчання та децентралізації використовуються зміни середнього показника помилок прогнозування, зсув ваг моделей та розподіл винагород між учасниками. Показники участі, події зі стейкінгу та різання, а також діяльність щодо пропозицій щодо врядування відображають безпеку та здоров'я громади. Нарешті, Allora може співпрацювати з Phala Network для підтримки приватного висновку на основі TEE для підвищення конфіденційності та безпеки, а також розширює свою екосистему за рахунок партнерства з різними інфраструктурними проектами, такими як @monad, Glacier, zkSync і Capx. Великі інвестори, такі як Polychain, Framework, Blockchain Capital, CoinFund і Delphi Digital, взяли участь, і він приймає відкриту структуру, яка дозволяє будь-кому вносити свій внесок як модель, дані або оцінювач.