Sách trắng của Mạng Allora: Kỷ nguyên mới về trí tuệ nhân tạo phi tập trung

Resident

01/06/2024 17:03

1283

Allora tự hào giới thiệu sách trắng của Allora Network , trình bày chi tiết về khuôn khổ, những đổi mới và tầm nhìn đằng sau mạng AI phi tập trung tự cải tiến của Allora.

Trong thời đại AI tiến bộ nhanh chóng, Allora Network hướng tới dân chủ hóa quyền truy cập vào trí tuệ máy và tạo ra một lớp phối hợp mới mà qua đó các mô hình khác nhau có thể đóng góp vào nguồn trí tuệ tập thể chung. Bằng cách khai thác trí tuệ tập thể trong mạng lưới phi tập trung, Allora cho phép tạo ra AI tiên tiến hơn đáng kể.

Những cải tiến quan trọng bao gồm trí tuệ tập thể, cho phép kết hợp các suy luận từ các mô hình khác nhau để tạo ra các suy luận tổng hợp hiệu quả hơn và cơ cấu khuyến khích khác biệt thưởng cho người tham gia dựa trên những đóng góp cụ thể của họ, đảm bảo dữ liệu và đánh giá chất lượng cao.

Phá vỡ các rào cản trong AI

Những tiến bộ gần đây trong khả năng truy cập dữ liệu và sức mạnh tính toán đã cho phép cải thiện nhanh chóng trí thông minh nhân tạo – mang lại cái nhìn thoáng qua về tác động của AI đối với thế giới của chúng ta. Tuy nhiên, nguồn lực to lớn cần thiết để tạo ra trí thông minh máy móc hiện đại đã khiến các giải pháp này bị đóng cửa và bị đóng băng bởi các khối nguyên khối trong ngành. Để phát huy hết tiềm năng của trí tuệ máy, dữ liệu, thuật toán và người tham gia phải được kết nối tối đa. Cần có các giải pháp mạng và bản chất phi tập trung của công nghệ blockchain là lý tưởng để giải quyết vấn đề này.

Allora Network tìm cách dỡ bỏ những rào cản này bằng cách thúc đẩy một hệ sinh thái phi tập trung nơi những người tham gia có thể đóng góp vào nguồn trí tuệ tập thể chung. Cách tiếp cận này thúc đẩy một môi trường hợp tác và cởi mở hơn, nơi bất kỳ ai có mô hình AI có giá trị đều có thể đóng góp và hưởng lợi từ mạng.

Allora Network là một giao thức sử dụng AI và ML phi tập trung để xây dựng, trích xuất và kết hợp các dự đoán hoặc suy luận AI giữa những người tham gia. Nó cung cấp một cách chính thức để có được đầu ra của các mô hình ML trong mạng blockchain và thưởng cho những người vận hành các nút AI tạo ra những suy luận này. Bằng cách này, Allora thu hẹp khoảng cách thông tin giữa chủ sở hữu dữ liệu, bộ xử lý dữ liệu, mô hình AI và người dùng cuối hoặc người tiêu dùng có phương tiện để thực hiện những hiểu biết này.

Vai trò và tương tác trong mạng

Cốt lõi của Allora Network là cơ chế “Tổng hợp suy luận” mới lạ. Cơ chế này cho phép kết hợp nhiều phiên bản AI thành một nguồn trí tuệ máy tập thể hiệu quả hơn. Cơ chế này nhấn mạnh cụ thể vào tầm quan trọng của nhận thức ngữ cảnh trong việc đánh giá sự đóng góp tương đối của các mô hình khác nhau trong mạng nhằm tạo ra các suy luận tổng hợp luôn tốt hơn bất kỳ suy luận nào do các mô hình riêng lẻ trong mạng tạo ra.

Allora bao gồm ba loại diễn viên:

Workers : Cung cấp các suy luận do AI cung cấp và dự báo tổn thất, góp phần nâng cao nhận thức về bối cảnh của mạng.
Reputers : Đánh giá chất lượng của các suy luận dựa trên sự thật cơ bản, đảm bảo an ninh kinh tế và sự đồng thuận trong mạng lưới.
Người sử dụng : Yêu cầu suy luận và thanh toán cho các dịch vụ bằng cách sử dụng mã thông báo, tạo điều kiện thuận lợi cho dòng kinh tế trong mạng.

Các vai trò này tương tác theo cách hiệp đồng để duy trì tính toàn vẹn và hiệu quả của mạng.

Sơ đồ này minh họa các tương tác hợp lý và kinh tế giữa worker, reputers và người tiêu dùng. ‘Điều phối viên chủ đề’ đại diện cho bộ quy tắc mà Allora sử dụng để điều phối các tương tác này.

Phân bổ phần thưởng giữa các nhiệm vụ mạng

Allora Network sử dụng một hệ thống phức tạp để phân phối phần thưởng một cách công bằng giữa các nhiệm vụ mạng khác nhau, thúc đẩy sự hợp tác và nâng cao hiệu suất tổng thể.

Ba loại nhiệm vụ chính

Phần thưởng được phân bổ cho ba loại nhiệm vụ chính: nhiệm vụ suy luận, nhiệm vụ dự báo và nhiệm vụ ghi lại.

Nhiệm vụ suy luận
- Vai trò : Nhân viên suy luận cung cấp các suy luận do AI cung cấp bằng cách sử dụng dữ liệu và thuật toán của họ nhằm mục đích tối ưu hóa chức năng mục tiêu nhất định trong mạng.
- Cơ chế khen thưởng : Phần thưởng dựa trên độ chính xác tương đối và mức độ phù hợp của các suy luận, đảm bảo đóng góp chất lượng cao.
Nhiệm vụ dự báo
- Vai trò : Công nhân dự báo dự đoán hiệu suất suy luận của những công nhân khác, học hỏi theo thời gian cách các công nhân suy luận khác nhau thực hiện trong các bối cảnh khác nhau.
- Cơ chế khen thưởng : Phần thưởng dựa trên tính chính xác của dự báo, cải thiện trí thông minh nhận biết ngữ cảnh của mạng.
Nhiệm vụ danh tiếng
- Vai trò : Người đánh giá chất lượng của các suy luận dựa trên sự thật cơ bản.
- Cơ chế khen thưởng : Phần thưởng dựa trên cổ phần và sự đồng thuận đánh giá, thúc đẩy đánh giá trung thực và chính xác.

Trình diễn cấu trúc khuyến khích của Allora Network, cho thấy cách phân bổ phần thưởng giữa những người tham gia mạng khác nhau theo thời gian. Cột bên trái hiển thị tổng phần thưởng được trao cho từng lớp nhiệm vụ mạng, tức là nhiệm vụ suy luận (màu xanh), nhiệm vụ dự báo (màu lục lam) và nhiệm vụ danh tiếng (màu đỏ), cũng như tổng số kết hợp có màu đen.

Phân bổ phần thưởng dựa trên Entropy

Tổng phần thưởng cho một chủ đề được chia cho các nhiệm vụ bằng phương pháp dựa trên entropy có tính đến việc phân cấp và phân phối phần thưởng trong mỗi lớp. Nhiệm vụ có nhiều người đóng góp hơn hoặc phân bổ đồng đều sẽ nhận được phần thưởng cao hơn, khuyến khích tính toàn diện và sự tham gia rộng rãi.

Điều chỉnh cho Tiện ích tác vụ

Việc phân bổ phần thưởng giữa các nhiệm vụ suy luận và dự báo được điều chỉnh dựa trên tiện ích của dự báo, được đo lường bằng tác động của nó đối với độ chính xác tổng thể của mạng. Các nhiệm vụ mang lại lợi ích lớn hơn sẽ nhận được nhiều phần thưởng hơn, đảm bảo các nguồn lực được hướng đến nơi hiệu quả nhất.

Kinh tế bền vững

Các cơ chế của Allora Network, chẳng hạn như tỷ lệ phát thải, phân phối phần thưởng và mô hình định giá phí được thiết kế để đảm bảo tính bền vững lâu dài và khuyến khích sự tham gia và cải tiến liên tục của mạng.

Tỷ lệ phát hành mã thông báo

Mã thông báo ALLO là phương tiện phối hợp chính trong mạng. Nó được tạo ra để tạo điều kiện trao đổi giá trị giữa những người tham gia mạng. Tỷ lệ phát thải tuân theo một lịch trình giảm phát, trơn tru, được thiết kế để duy trì lợi ích lâu dài trong nền kinh tế có nguồn cung hạn chế. Cách tiếp cận này đảm bảo rằng tỷ lệ phần trăm lợi nhuận hàng năm (APY) kiếm được trên mỗi mã thông báo đặt cọc vẫn ổn định, ngay cả khi mở khóa mã thông báo chính, ngăn ngừa những cú sốc nguồn cung đột ngột.

Phân phối phần thưởng

Việc phân phối phần thưởng được cấu trúc cẩn thận để cân bằng các ưu đãi trên toàn mạng. Đối với người lao động, phần thưởng tỷ lệ thuận với những đóng góp riêng của họ cho độ chính xác của mạng, trong khi người đánh giá nhận được phần thưởng dựa trên cổ phần của họ và sự đồng thuận trong các đánh giá của họ. Cơ cấu khuyến khích khác biệt này khuyến khích những đóng góp chất lượng cao và duy trì an ninh kinh tế trong mạng lưới.

Minh họa APY được mô hình hóa (được cung cấp một bộ tham số giả định) để minh họa cấu trúc phát thải mã thông báo trong mạng.

Mô hình định giá phí

Allora sử dụng mô hình trả phí theo ý muốn (PWYW) cho phí tiêu dùng, cho phép người dùng tự đặt giá cho những suy luận mà họ yêu cầu. Mô hình này thúc đẩy môi trường cạnh tranh giữa các chủ đề, vì khoản thanh toán phí cao hơn sẽ làm tăng tầm quan trọng của chủ đề và tỷ trọng của chủ đề đó trong tổng lượng phát thải mã thông báo. Động lực này đảm bảo rằng các chủ đề cung cấp dịch vụ có giá trị sẽ được đền bù xứng đáng, thúc đẩy sự cải tiến và đổi mới liên tục.

Tính bền vững lâu dài

Phí thu được từ các hoạt động mạng sẽ được thêm vào kho bạc của mạng, được sử dụng để trả phần thưởng trước khi đúc mã thông báo mới.

Cơ chế được mô tả giúp làm chậm quá trình tiêu hao kho bạc mạng trong khi cố gắng duy trì APY hợp lý cho người tham gia: bằng cách cân bằng lượng phát thải token với doanh thu từ phí, Allora đảm bảo một mô hình kinh tế bền vững và linh hoạt, có thể thích ứng với động lực thị trường và hỗ trợ sự phát triển của mạng theo thời gian .

Nghiên cứu tương lai

Được xây dựng với mục tiêu linh hoạt, Allora Network đã sẵn sàng cho việc mở rộng trong tương lai sang các lĩnh vực AI khác nhau như học tập không giám sát và AI tổng hợp. Sách trắng nêu ra các hướng nghiên cứu và ứng dụng tiềm năng nhằm tận dụng các khả năng độc đáo của Allora, mở đường cho các giải pháp đổi mới trên nhiều lĩnh vực khác nhau.

Đóng góp cho Allora

Việc phát hành sách trắng của Allora Network đánh dấu một cột mốc quan trọng trong hành trình hướng tới một hệ sinh thái AI dân chủ và hiệu quả hơn. Bằng cách khai thác trí tuệ tập thể của mạng lưới phi tập trung, Allora sẵn sàng thay đổi cục diện trí tuệ máy móc.

Đọc toàn bộ sách trắng tại đây .

Đọc tài liệu ở đây nếu bạn muốn đóng góp cho Allora Network và giúp tạo ra nguồn trí tuệ tập thể phi tập trung.

Giới thiệu về Allora

Allora là mạng AI phi tập trung tự cải tiến.

Allora cho phép các ứng dụng tận dụng AI thông minh hơn, an toàn hơn thông qua mạng lưới các mô hình ML tự cải tiến. Bằng cách kết hợp những đổi mới về trí tuệ cộng đồng, học tập liên kết và zkML, Allora mở ra một không gian thiết kế mới rộng lớn cho các ứng dụng ở điểm giao thoa giữa tiền điện tử và AI.

Cập nhật thêm về Allora Network tại: