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Super916
2025-07-29 13:39:17
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继续分享项目,今天给大家介绍的是@AlloraNetwork,这个AI 模型协调专家,大家之前有关注的还没做交互测试的一定务必去做一下,以防万一,项目也快TGE了,今天带大家一起来看看吧!
其实Allora Network @AlloraNetwork很好理解, 简单来说就是个 “AI 模型协调专家”—— 它不自己做 AI 模型,而是让成百上千个现成的 AI 模型 “合作干活”,把它们的输出汇总优化,最后给出一个比单个模型更准、更靠谱的结果,错误率大大的降低了!
这项目其实挺靠谱的,从2019 年就开始做了,在 AI 加区块链这块算是老资格老前辈了,一共拿了 3500 万美元的投资,投钱的都是 Polychain、Framework Ventures 这种加密圈里比较大和有硬实力的机构。
团队也挺厉害,核心成员都来自 Chainlink、Coinbase 这些老牌项目,对 “怎么把分散的资源凑到一块儿高效干活” 这事比谁都清楚,经验很充足!
然后现在测试网也已经跑起来了,看了下成绩,表现还是很不错的:
有超过28.8 万个 AI 模型在上面 “打工”,累计生成了 6.92 亿次推理结果,覆盖了 55 个以上的活跃任务(比如预测市场、数据分析这些),这说明已经有不少人愿意用它,而且真能产出有价值的结果。
Allora Network最核心的本事其实是 “推理合成”
举个例子:如果要预测某个股票走势,单个 AI 模型可能会因为数据不全或算法偏好出错,但 Allora 会让十几个不同的模型分别预测,再根据这些模型过往的表现(比如在 “震荡市” 里哪个模型更准)给它们打分、加权,最后汇总出一个综合结果。
这种 “集体智慧” 不仅准确率更高,还能减少单个 AI 容易犯的 “幻觉”(比如瞎编答案)问题,就让人很喜欢。
为了让这个过程靠谱,网络里有三种角色分工:
“工人” 负责让自己的 AI 模型输出预测;
“信誉者” 负责对照真实结果(比如实际股价)给工人打分;
“消费者”(比如需要预测的企业)花钱买结果,谁做得好,就用 $ALLO 代币奖励谁,激励大家认真干活,给大家动力拉满!
实际用起来也有案例了,比如它和 Robonet 合作做了个叫 Pauly 的智能体,专门在预测市场上交易 “大选” 相关合约,去年有个热门候选人突然退选,市场乱成一团,但 Pauly 靠 Allora 聚合的模型预测,3 个月里居然赚了 13.79%,年化下来快 68% 了 —— 这说明它的 “集体决策” 真能在复杂场景里发挥作用还是很大的。
现在它已经和沙特电信、阿里巴巴、亚马逊 AWS 这些大企业合作,未来可能在物流预测、舆情分析、金融风控这些场景里普及。
还有经济模型方面, $ALLO 代币是核心,用户买推理服务时可以 “按需付费”(想给多少给多少),但给太少的话,对应任务的奖励会减少,倒逼大家合理定价,代币发行是 “平滑通缩” 模式,不会突然大量增发,持币和参与者的收益也能更稳定。
接下来它要推进主网上线和代币 $ALLO TGE,之后还会往无监督学习、生成式 AI 这些领域扩展。
目标是成为所有 AI Agent 的 “大脑”—— 以后不管是聊天机器人还是自动交易程序,可能都要靠它来协调模型、输出靠谱结果,挺让人期待的!
最后给大家总结一下,其实很简单,Allora 的优势很明确:不重复造轮子,而是把现有 AI 模型的力量拧成一股绳;
有实际数据和案例支撑,不是空谈概念;
团队和资方背景扎实,落地概率高,如果说 Chainlink 是 “区块链的数据聚合器”,那 Allora 想做的就是 “AI 领域的价值聚合器”,持续跟踪一波,看看接近TGE这段时间,项目方还能玩出什么花来,感兴趣的大家可以一起!
#AlloraNetwork #
AI区块链 #TGE倒计时
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这项目其实挺靠谱的,从2019 年就开始做了,在 AI 加区块链这块算是老资格老前辈了,一共拿了 3500 万美元的投资,投钱的都是 Polychain、Framework Ventures 这种加密圈里比较大和有硬实力的机构。
团队也挺厉害,核心成员都来自 Chainlink、Coinbase 这些老牌项目,对 “怎么把分散的资源凑到一块儿高效干活” 这事比谁都清楚,经验很充足!
然后现在测试网也已经跑起来了,看了下成绩,表现还是很不错的:
有超过28.8 万个 AI 模型在上面 “打工”,累计生成了 6.92 亿次推理结果,覆盖了 55 个以上的活跃任务(比如预测市场、数据分析这些),这说明已经有不少人愿意用它,而且真能产出有价值的结果。
Allora Network最核心的本事其实是 “推理合成”
举个例子:如果要预测某个股票走势,单个 AI 模型可能会因为数据不全或算法偏好出错,但 Allora 会让十几个不同的模型分别预测,再根据这些模型过往的表现(比如在 “震荡市” 里哪个模型更准)给它们打分、加权,最后汇总出一个综合结果。
这种 “集体智慧” 不仅准确率更高,还能减少单个 AI 容易犯的 “幻觉”(比如瞎编答案)问题,就让人很喜欢。
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