ما هو Allora (ALLO)؟ دليل توزيع العملات المجانية بقيمة 35 مليون دولار من التمويل

ما هو Allora (ALLO)؟ شبكة Allora هي شبكة نماذج تعلم آلي مفتوحة ولامركزية، تستخدم القوة الذكية المدفوعة بالمجتمع، وتغير تمامًا طريقة مساهمة نماذج التعلم الآلي في DeFi من خلال آلية إثبات ألفا الفريدة. تم إطلاق Allora في 11 نوفمبر، بدعم من تمويل استراتيجي بقيمة 35 مليون دولار، ويمكن للمستخدمين الحصول على توزيع رمزي من خلال نقاط المشاركة.

ما هو الهيكل التقني الأساسي لـ Allora (ALLO)

ما هي أهم الابتكارات التقنية في Allora (ALLO)؟ يعتمد Allora على بنية نمطية، تنسق تفاعل النماذج الذكية المستقلة لتجميع التوقعات، تقييمها وتحسينها بشكل مشترك. تعمل الشبكة عبر ثلاثة طبقات رئيسية: طبقة الاستنتاج كمواجهة بين الشبكة والمستخدمين، تتيح للتطبيقات طلب توقعات لمهام معينة؛ وطبقة التوقعات والتكامل التي تشمل العمال (نماذج التعلم الآلي التي تنتج الاستنتاجات) والمقيمين (الوسطاء الذين يقيمون الاستنتاجات)؛ وطبقة الإجماع والتحفيز التي توزع المكافآت بناءً على الأداء وتدير آليات الرهن.

آلية إثبات ألفا (Proof of Alpha) هي المحرك الأساسي لـ Allora. يعمل النظام عبر دورة تغذية راجعة، حيث يقدم العاملون استنتاجاتهم ويتوقعون استنتاجات الآخرين، ويقيم المقيّمون باستخدام أوامر التنبؤ أو البيانات المُثبتة، ويقوم المنسقون بضبط أوزان النماذج بناءً على الأداء النسبي. يعتمد هذا التحسين المستمر على تجميع الأوزان وردود الفعل المنظمة، مستوحى من تقنيات التنبؤ بين الأقران وتحفيز التدرج.

الموضوعات (Topics) هي تصميم فريد لـ Allora. كل موضوع هو شبكة فرعية مخصصة لمهمة تعلم آلي معينة، ويمكن لعدة نماذج التعاون فيها. لكل موضوع قواعد تشغيل، مؤشرات تقييم وأولويات اقتصادية، مما يتيح للمطورين إنشاء مواضيع جديدة لأي مهمة. يتيح هذا الهيكل للشبكة أن تكون حساسة للسياق، وتكيف القواعد والمعايير حسب المهمة، مما يعزز التخصص.

تفاصيل الإدراج وفرص التوزيع الرمزي لـ Allora (ALLO)

ما هو خطة إدراج Allora (ALLO)؟ وفقًا للإعلانات الأخيرة، ستُدرج Allora (ALLO) رسميًا في 11 نوفمبر عبر منصة Binance Alpha، بعد إدراج Junction (JCT) في 10 نوفمبر. يمثل هذا الحدث علامة مهمة للمشروع، وبعد بدء التداول، سيتمكن المستخدمون المؤهلون من الحصول على توزيع رمزي باستخدام نقاط Binance Alpha. على الرغم من أن هذا ليس اعترافًا رسميًا، إلا أنه يبرز سرعة اكتساب نظام Allora البيئي اهتمام المنصات الرئيسية.

تتيح أنشطة نقاط Allora للمستخدمين كسب “نقاط Allora” من خلال أنشطة متنوعة، والتي قد تتحول لاحقًا إلى رموز. لم تؤكد الفريق بعد ما إذا كان سيتم إجراء توزيع رمزي رسمي، لكن هذا النموذج يتبع العديد من المشاريع الناجحة في Web3، حيث يكافأ المجتمع المبكر على التفاعل مع المنصة قبل إصدار الرموز.

طرق كسب نقاط Allora

· ربط محفظة التشفير وإكمال التحقق من الهوية

· المشاركة في مناقشات المجتمع وبناء النظام البيئي

· تقديم نماذج ML أو تقييم الاستنتاجات

· استخدام التطبيقات المدعومة من Allora وخلق نشاط

الاقتصاد الرمزي لـ ALLO وخلفية التمويل

ما هو دور رمز Allora (ALLO)؟ لم يُطلق بعد رسميًا، لكنه سيؤدي دورًا مركزيًا في اقتصاد الشبكة. فيما يتعلق بالدفع مقابل الاستنتاج، يعتمد Allora على نموذج “ادفع ما تريد” (PWYW)، حيث يختار المستخدمون بحرية المبلغ الذي يدفعونه لكل استنتاج. المواضيع ذات المكافآت الأعلى تجذب المزيد من المشاركين والموارد. فيما يخص الرهن والمشاركة في المواضيع، يجب على العمال والمقيمين إيداع رموز ALLO للمشاركة، وإذا تصرفوا بشكل خبيث، قد يتم خصم الرهانات.

يتم توزيع المكافآت بناءً على جودة المساهمة، حيث يحصل العمال على مكافآت بناءً على أدائهم في الاستنتاجات، ويُعطى المقيمون مكافآت وفقًا لدقتهم في التقييم، ويكافئ الشبكة الموثقين بناءً على أنشطتهم الرهنية. من ناحية الحوكمة، يمكن لحاملي ALLO التصويت على معلمات البروتوكول الرئيسية، وإنشاء المواضيع، وترقية الشبكة.

جمعت Allora Labs ما مجموعه 33.75 مليون دولار عبر جولات تمويل متعددة: جولة البذرة (فبراير 2020) 1.25 مليون دولار؛ جولة A (مايو 2021) 7.5 مليون دولار، بمشاركة Blockchain Capital وFramework Ventures وCoinFund وDelphi Ventures؛ الجولة الموسعة (مارس 2022) 22 مليون دولار، بقيادة Polychain Capital؛ الجولة الاستراتيجية (يونيو 2024) 3 مليون دولار. تركز هذه التمويلات على دعم تطوير شبكة Allora وإطلاق الشبكة الرئيسية.

التمييز بين Allora ومنصات الذكاء الاصطناعي المنافسة مثل Bittensor

ما الذي يميز Allora (ALLO) عن مشاريع الذكاء الاصطناعي الأخرى؟ مقارنة بـ Bittensor، كلا الشبكتين تعتمد على تفاعل النماذج، لكن Bittensor تركز بشكل رئيسي على نماذج اللغة والتواصل من نظير إلى نظير، وتفتقر إلى بنية أساسية أصلية للاستخدامات على السلسلة. يركز Allora على التكيف مع السياق عبر المواضيع، وتحقيق التحقق المشفر باستخدام zkML، ودمجها مع تطبيقات Web3 الخارجية. نظام التحفيز في Allora أكثر حساسية للسياق ومرونة.

مقارنة بـ Gensyn، يركز Gensyn على تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق باستخدام الحوسبة اللامركزية. يوفر Gensyn حسابات، بينما يركز Allora على التنسيق بعد التدريب والتحقق من الاستنتاجات. يمكن أن تكون هذه الطرق مكملة: النماذج المدربة على Gensyn يمكن أن تعمل كعمال على Allora. مقارنة بـ Ora، يركز Ora على وسم البيانات اللامركزي، لحل مشاكل البيانات (جودة بيانات التدريب)، بينما يعالج Allora المشاكل في المرحلة التالية (موثوقية الاستنتاجات).

كيفية تحقيق التحقق وحماية حقوق الملكية الفكرية باستخدام zkML

كيف يضمن Allora (ALLO) أن التوقعات قابلة للتحقق؟ يعتمد Allora على zkML (التعلم الآلي بدون معرفة)، الذي يسمح للأشخاص بإثبات أن التوقع المعطى تم إنشاؤه بواسطة النموذج بطريقة مشفرة، دون الكشف عن معلمات النموذج أو بيانات التدريب. هذا يمكن Allora من حماية حقوق الملكية الفكرية للنماذج، مع ضمان سلوك طبيعي؛ وتقديم مخرجات الذكاء الاصطناعي للتطبيقات على السلسلة، دون الاعتماد على خوادم مركزية؛ وضمان سلامة النتائج المستخدمة في الأنظمة الأساسية.

يمكن للنماذج التي تعمل على Allora تقديم تقديرات لأسعار الأصول، مع zk إثبات أن القيمة تم إنشاؤها بواسطة خوارزمية، دون الكشف عن أوزان النموذج. تعمل الشبكة على طبقة Cosmos، وتوفر تنفيذًا سريعًا ومنخفض التكلفة، وحوكمة ذات سيادة، وأمان، وتوافق مع IBC للتفاعل مع سلاسل الكتل الأخرى.

سيناريوهات الاستخدام والتطلعات المستقبلية

ما هي التطبيقات العملية لـ Allora (ALLO)؟ تشمل الحالات الحالية توليد معلومات أسعار الذكاء الاصطناعي للأصول غير السائلة، حيث تغطي نماذج Allora أكثر من 400 مليون أصل؛ ونشر استراتيجيات عائد ديناميكية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي على خزائن؛ ونمذجة المخاطر المعقدة لتعزيز مرونة بروتوكولات DeFi؛ وتوقع فرص MEV؛ ومعالجة البيانات الاجتماعية والسلوكية لتوقع اتجاهات السوق. تشمل الحالات قيد التطوير الذكاء الاصطناعي في الحوكمة، وتوقع الأحداث الواقعية، والألعاب المخصصة، وتحسين سلاسل التوريد.