Phân tích cấu trúc suy diễn phân tán và cơ chế tự học của Allora Network @AlloraNetwork là một mạng lưới dự đoán phân tán, kết hợp nhiều mô hình để tạo ra kết quả suy diễn dựa trên trí tuệ tập thể. Hệ thống này không đơn giản là trung bình các giá trị đầu ra của mô hình, mà thay vào đó, nó đưa ra trọng số một cách động dựa trên hiệu suất trong quá khứ của từng mô hình, bối cảnh dự đoán và giá trị tổn thất dự kiến để đưa ra kết quả cuối cùng. Ví dụ, khi một công nhân suy diễn đưa ra giá trị dự đoán cho một chủ đề cụ thể, công nhân dự đoán sẽ dự đoán khả năng xảy ra lỗi trong môi trường hiện tại của công nhân đó, và công nhân đánh giá sẽ đánh giá điều này sau khi kết quả thực tế được tiết lộ. Dữ liệu thu thập được theo cách này sẽ được học trong mạng lưới, điều chỉnh trọng số để các mô hình đã thể hiện độ chính xác cao hơn trong các điều kiện tương tự sẽ chiếm ưu thế hơn. Kết quả là, mạng lưới học nhanh hơn so với phương pháp tổng hợp cố định và dần dần giảm tỷ lệ lỗi. Cấu trúc của Allora áp dụng nhiều cơ chế phòng thủ theo cấp bậc để giảm thiểu ảnh hưởng của thao túng và mô hình chất lượng kém. Tất cả các thành viên tham gia đều phải đặt cược token, điều này làm cho các cuộc tấn công Sybil trở nên khó khăn hơn. Hơn nữa, ba vai trò suy diễn, dự đoán và đánh giá hoạt động độc lập, vì vậy ngay cả khi một nhóm cụ thể thông đồng, cũng khó để làm sai lệch kết quả dự đoán tổng thể. Mạng lưới giảm thiểu đầu vào thiên lệch hoặc hành vi ác ý thông qua phương pháp đồng thuận trọng số đặt cược, và được thiết kế để cho phép nhiều mô hình tham gia song song, tăng cường khả năng chống tấn công. Việc đánh giá mô hình diễn ra liên tục. Khi kết quả thực tế được xác nhận, công nhân đánh giá sẽ tính toán giá trị tổn thất của từng dự đoán, và công nhân dự đoán sẽ theo dõi độ chính xác của việc dự đoán tổn thất. Thông qua vòng phản hồi này, độ tin cậy của công nhân suy diễn và khả năng dự đoán của công nhân dự đoán được đánh giá cùng nhau, và kết quả là trọng số được điều chỉnh. Cấu trúc học tập tuần hoàn này được thiết kế để có thể thích ứng nhanh chóng ngay cả khi môi trường thị trường thay đổi, và theo kết quả thử nghiệm, nó có xu hướng hội tụ nhanh hơn so với hệ thống cố định. Về mặt hiệu suất, Allora sử dụng chuỗi ứng dụng dựa trên Cosmos để cung cấp thời gian khối nhanh và cấu trúc xử lý song song. Nhờ thiết kế mô-đun theo chủ đề, nó có thể xử lý hàng triệu thị trường dự đoán hoặc tài sản cùng một lúc, và chu kỳ cập nhật trung bình được duy trì trong vòng 5 phút. Tuy nhiên, đối với các chủ đề cần nhiều người tham gia để đạt độ chính xác cao, thời gian trễ có thể tăng lên một chút, và hệ thống có cấu trúc để điều chỉnh sự cân bằng giữa độ chính xác và tốc độ phản hồi. Khả năng mở rộng là một trong những điểm mạnh chính của Allora. Cấu trúc mạng con theo đơn vị chủ đề cho phép mở rộng theo chiều ngang, và Cosmos SDK cùng với cơ chế đồng thuận CometBFT đảm bảo thông lượng cao và bảo mật. Bộ công cụ Forge Builder Kit và Bộ công cụ Phát triển Mô hình được cung cấp để dễ dàng thêm mô hình mới, nhưng khi số lượng chủ đề tăng lên, chi phí điều chỉnh và giới hạn lưu trữ dữ liệu có thể trở thành yếu tố nghẽn cổ chai. Hơn nữa, nếu sự đa dạng của các mô hình trong mỗi chủ đề không được đảm bảo đủ, độ bền của kết quả có thể bị giảm. Để xác minh hiệu suất hoạt động của Allora trong 6 tháng đến 1 năm tới, cần phải xem xét cẩn thận nhiều chỉ số. Số lượng và loại chủ đề được kích hoạt, tỷ lệ tăng trưởng số lượng mô hình, và lượng yêu cầu suy diễn sẽ trở thành các chỉ số chính cho khả năng mở rộng của mạng lưới. Ngoài ra, sự thay đổi của tỷ lệ lỗi dự đoán trung bình, sự di chuyển của trọng số mô hình, và phân phối phần thưởng giữa các thành viên sẽ được sử dụng như các chỉ số để đánh giá chất lượng học tập và sự phi tập trung. Tỷ lệ tham gia, sự kiện đặt cược và cắt giảm, hoạt động đề xuất quản trị sẽ phản ánh tính bảo mật và sức khỏe của cộng đồng. Cuối cùng, Allora có thể hỗ trợ suy diễn bí mật dựa trên TEE thông qua hợp tác với Phala Network để tăng cường quyền riêng tư và bảo mật, và đang mở rộng hệ sinh thái thông qua các quan hệ đối tác với nhiều dự án hạ tầng như @monad, Glacier, zkSync, Capx. Các nhà đầu tư chính như Polychain, Framework, Blockchain Capital, CoinFund, Delphi Digital đã tham gia, và Allora áp dụng cấu trúc mở để bất kỳ ai cũng có thể đóng góp mô hình, dữ liệu hoặc làm người đánh giá.