那么，@AlloraNetwork 到底是什么？ 1/ 项目目标：建立一个超越单个 AI 限制的协作 AI 生态系统（包括自我改进和智能层） 2/ 最终目标是收集 AI 模型，以创建更准确的推理模型并销售该产品。 3/ 那么，操作 Allora 的三个元素（工作者、声誉者、协调者）是如何工作的？ 4/ 假设你是 Allora 推理模型的消费者，你问了这个问题："7 月 30 日美联储会议后，$BTC 价格会涨还是会跌？" 5/ 首先，加入 Allora 的各种工作者提供不同的推理。 • 工作者 A：BTC 将在 7 月 30 日之前突破 $125,000 + 填补 CME 缺口至 $114.5K，目标为 $134K。 • 工作者 B：如果美联储采取鸽派立场则为 $130,000，如果采取鹰派立场则为 $110,000 + ETF 资金持续流入，因贸易协议降低风险。 • 工作者 C：在短期修正后可能跌至 $115,000 + 来自 $90 亿鲸鱼抛售的供应压力。 6/ 然后，声誉者验证结果。 （假设结果：BTC 价格为 $127,500，美联储宣布降息 0.25%） • 工作者 A：8/10（方向正确，目标接近） • 工作者 B：9/10（情景预测准确） • 工作者 C：3/10（方向完全错误） 7/ 协调者的总结 • 工作者 B 的高准确性 → 下一次预测的权重为 40%（高 $ALLO 奖励） • 工作者 A 的表现不错 → 权重为 35%（中等 $ALLO 奖励） • 工作者 C 的准确性低 → 权重为 25%（低 $ALLO 奖励） 8/ 通过这种方式，Allora 实现了“自我改进”，并创建了能够提供更准确预测的推理服务。