Jadi apa sebenarnya @AlloraNetwork? 1/ Tujuan proyek: Membangun ekosistem AI kolaboratif yang melampaui batasan AI individu (termasuk peningkatan diri dan lapisan cerdas) 2/ Tujuan utamanya adalah mengumpulkan model AI untuk membuat model inferensi yang lebih akurat dan menjual produk tersebut. 3/ Jadi bagaimana cara kerja tiga elemen (Pekerja, Reputer, Koordinator) yang mengoperasikan Allora? 4/ Mari kita asumsikan Anda adalah konsumen model inferensi Allora dan Anda mengajukan pertanyaan, "$BTC harga setelah pertemuan Fed 30 Juli, apakah akan naik atau turun?" 5/ Pertama, berbagai Pekerja yang bergabung dengan Allora memberikan kesimpulan yang berbeda. • Pekerja A: BTC akan menembus $125.000 pada 30 Juli + mengisi celah CME di $114,5K, dengan target $134K. • Pekerja B: $130.000 jika Fed dovish, $110.000 jika hawkish + arus masuk dana ETF terus menerus, mengurangi risiko karena perjanjian perdagangan. • Pekerja C: Kemungkinan turun menjadi $115.000 setelah koreksi jangka pendek + tekanan pasokan dari aksi jual paus senilai $9 miliar. 6/ Dan kemudian Reputer memverifikasi hasilnya. (Dengan asumsi hasilnya: harga BTC adalah $127.500, Fed mengumumkan penurunan suku bunga 0,25%) • Pekerja A: 8/10 (arah benar, target tutup) • Pekerja B: 9/10 (skenario diprediksi secara akurat) • Pekerja C: 3/10 (arah benar-benar salah) 7/ Ringkasan dari Koordinator • Akurasi tinggi Pekerja B → bobot 40% untuk prediksi berikutnya (hadiah $ALLO tinggi) • Kinerja Pekerja A yang layak → berat 35% (hadiah $ALLO sedang) • Akurasi rendah Pekerja C → berat 25% (hadiah $ALLO rendah) 8/ Dengan cara ini, Allora mencapai 'peningkatan diri' dan menciptakan layanan inferensi yang menghasilkan prediksi yang lebih akurat.