شبكة Allora: ذكاء الآلة اللامركزي والتحسين الذاتي

خطوة ثورية في الذكاء الاصطناعي: شبكة Allora
تقف شبكة Allora في طليعة الابتكار التكنولوجي، حيث تقدم بروتوكولًا متطورًا يعزز الذكاء الاصطناعي اللامركزي (AI) والتعلم الآلي (ML). تم تصميم هذه المنصة المتطورة لبناء واستخراج ونشر تنبؤات أو استنتاجات الذكاء الاصطناعي بين المشاركين فيها. من خلال توفير طريقة رسمية للحصول على مخرجات نموذج التعلم الآلي داخل شبكات البلوكشين ومكافأة مشغلي عقد الذكاء الاصطناعي، تعمل Allora على سد الفجوة بين مالكي البيانات والمعالجات ونماذج الذكاء الاصطناعي والمستخدمين النهائيين. يستخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي في Allora البيانات والخوارزميات لإنشاء استنتاجات، والتي يتم تقييمها بعد ذلك من خلال آلية إجماع نظير إلى نظير، مما يؤدي إلى استنتاج جماعي يتجاوز مخرجات وكيل الذكاء الاصطناعي الفردية. يمكّن هذا التصميم الفريد Allora من التعلم والتحسين والتكيف بشكل مستمر، مما يدفع تطور ذكاء الآلة اللامركزي.

أهمية الذكاء الاصطناعي اللامركزي
يعد الذكاء الآلي، الذي يشمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، أمرًا بالغ الأهمية لدفع عجلة التقدم عبر مختلف الصناعات. ومع ذلك، فإن المشهد الحالي تهيمن عليه نماذج الصندوق الأسود المركزية التي يسيطر عليها عدد قليل من المنظمات. هذه المركزية تقيد الوصول وتحد من إمكانات الذكاء الاصطناعي. ويعمل الذكاء الاصطناعي اللامركزي، مثل ذلك الذي تقدمه Allora، على تحويل هذه الأنظمة المبهمة إلى شبكات مفتوحة، لتنسيق الذكاء الآلي نحو الأهداف المشتركة. يمكّن هذا النهج الأنظمة اللامركزية وغير الموثوقة من الوصول إلى إمكانات الذكاء الاصطناعي المتقدمة دون الاعتماد على نقاط التحكم المركزية، مما يضفي طابعًا ديمقراطيًا على الوصول إلى أدوات الذكاء الاصطناعي القوية.

المؤسسون والرؤى وراء Allora
شارك في تأسيس Allora كل من الحالمين نيك إيمونز وكيني بيلوسو. يتم دعم رؤيتهم المبتكرة من خلال أساس قوي من كبار المستثمرين، بما في ذلك Polychain وFramework وBlockchain Capital وCoinFund وDelphi Ventures وdao5 وDistributed Global. يلتزم هؤلاء الداعمون بالاستفادة من أنظمة التشفير لتمكين الذكاء الاصطناعي من التقييم والتعلم من بعضهم البعض، وتسريع مسار أبحاث وتطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزي.

كيف تعمل ألورا
يتمحور نظام Allora البيئي حول "المواضيع" و"المواضيع". تم تحسين كل منها لمهمة أو هدف محدد للتعلم الآلي. يمكن أن تتراوح هذه المواضيع من التنبؤ بأسعار الأصول إلى تحليل المشاعر الاجتماعية أو توليد اللغة الطبيعية. تقوم الشبكة بتنسيق التعلم الآلي اللامركزي من خلال نظام الترجيح، حيث تحدد جودة المخرجات وزن كل نموذج، مما يدل على موثوقيته وقيمته. تعمل آلية ردود الفعل هذه على تحفيز المساهمات الدقيقة، حيث تكتسب النماذج ذات الوزن الأعلى المزيد من التأثير والمكافآت الاقتصادية. تسمح هذه البنية التكرارية ذاتية التحسين لـ Allora بالتطور بشكل مستمر، متجاوزة حدود النماذج الفردية.

حالات استخدام Allora
تقدم شبكة Allora مجموعة واسعة من التطبيقات:

• توقعات أسعار الذكاء الاصطناعي: توفير تغذية دقيقة لأسعار الأصول في الوقت الفعلي، وهي ضرورية للأوليات المالية المتقدمة.
• خزائن تعمل بالذكاء الاصطناعي : تمكين المطورين من تنفيذ استراتيجيات DeFi المتقدمة وزيادة العائد المحتمل.
• نمذجة مخاطر الذكاء الاصطناعي : السماح للبروتوكولات ببناء أنظمة أكثر أمانًا تأخذ في الاعتبار المخاطر الغريبة.
• AnyML : توفير التكامل السهل لأي نموذج للتعلم الآلي حتى يتمكن أي شخص - وليس فقط مهندسي التعلم الآلي - من إنشاء منتجات أكثر قوة باستخدام الذكاء الاصطناعي اللامركزي.

الأمن في ذلك الوقت
تطبق Allora آليات اقتصادية مشفرة متقدمة لضمان المساهمات الإيجابية من النماذج داخل الشبكة، وتحسين الوظائف الموضوعية المختلفة. يضمن هذا النظام حصول أفضل النماذج على أكبر قدر من المكافآت ويكون لها التأثير الأكبر على مخرجات الشبكة. بالإضافة إلى ذلك، تستفيد Allora من البنية التحتية لـ zkML (التعلم الآلي بدون معرفة) لتقديم مخرجات النموذج بطريقة يمكن التحقق منها تشفيريًا، مما يضمن الوصول الآمن وغير الموثوق إلى الذكاء الاصطناعي لجميع المستخدمين.

احتضان مستقبل الذكاء الاصطناعي اللامركزي مع Allora
تستعد شبكة Allora لإحداث ثورة في مشهد الذكاء الاصطناعي من خلال تقديم منصة ذكاء آلي لا مركزية ذاتية التحسين. بفضل نهجها المبتكر في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، والدعم القوي من كبار المستثمرين، والفريق المؤسس صاحب الرؤية، تتمتع Allora بمكانة فريدة لقيادة الجيل القادم من تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية. من خلال إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى أدوات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، يتيح Allora مستقبلًا يكون فيه الذكاء الآلي مفتوحًا وتعاونيًا ومتطورًا باستمرار.