如果 AI 有老大，它应该有啥本事？ 很罕见，AI 正在同时朝着两个极端方向在狂奔。一方面是生成式 AI 似乎无所不能，不断融合统一；另外一个方面是数据、算法和计算资源似乎越来越孤岛、难堪信任。 怎么说呢，如此井井有条但又混乱撕裂，我上一次见到还是五代十国。 喂拉羊？ 让我们潜入！ ⬇️ 想要实现推理结果优化，市面上也有很多的解决方案。相比 Bittensor 那种「打分投票+平均汇总」的传统模型融合方式，@AlloraNetwork 用了一种更巧妙的「模型互评」机制。 通俗点说，它不是靠一群评委给模型评分然后算个平均值，而是让每个模型去评估其他模型的误差表现，并根据这些评估来动态分配权重。 这样，整个网络就像一个能自己学习进步的智能团队，表现更出色的模型会获得更大的话语权。 举个例子，假设一群人在猜明天的天气，Bittensor 方法可能是大家报个数取平均。 Allora 就像一个会读心术的老大，不仅看每个人的猜测，还会分析谁更靠谱、谁容易出错，然后动态调整大家的权重，让最终预测更接近真实情况。 根据 Allora 白皮书的模拟测试，这种方法效果非常显著：与传统融合方式相比，Allora 能把整体误差缩小到原来的十分之一甚至更低。 / Allora 到底要干嘛？ Allora 主张创建一个可以自我进化的去中心化 AI 网络，利用社区构建的机器学习模型进行高度精准、情境感知的预测。 说人话，Allora 要干就干大的，要当就当老大，用区块链来统一、调度 N 个模型协同推理，构建一个更加聪明、透明、安全的智能系统，它们自己称之为：AI 抽象层。 展开来就是一个新知识点，MCN - Model Coordination Network，我姑且翻译成「多模型协调网络」吧，可以说 Allora 是目前市面上唯一一个能够将多个模型动态整合为一个具备上下文感知能力的推理系统的网络。 信息量太密集了，我们还是先极简入门一下，了解下流程即可。 Allora 是怎么做到的呢？ 我把白皮书读了好几遍，又去博客看各种案例，看得头大，太多数学公式了，但其实还是可以抽象概括下， IQ 50 可以理解的 Allora 处理过程应该是这个样子： 比如我要得到房价预测结果，在 Allora 这里我可以创建一个主题，预测上海 Q3 的房价，单位是人民币，误差在1%。 这个时候网络的各种角色参与者就可以进来了：房地产中介提供一个模型、经济学家提供一个模型、政府工作人员提供一个模型，评估者质押代币进行准确性验证；最终，需要这个数据的人就可以支付代币来购买预测结果了。 似乎也不难理解？那 IQ 100 的过程我也总结如下： ▰ 主题创建 ▰ 参与者加入 ▰ 推理生成 ▰ 推理合成 ▰ 验证与奖励 ▰ 自我进化 ▰ 结果交付 再和 Bittensor 一对比，你会发现 Allora 其实专注于生成超越个体参与者的集体智能，通过上下文感知的「推理合成 Inference Synthesis」生成高准确性推理，它可以覆盖广泛的回归、预测等复杂 AI 任务。 // 有趣的是 Allora 最近发布了一篇文章，详细举例了自己可以应用的 31 个币圈场景，比如 DeFi Agents、预测市场、永续合约、资产管理、动态保险定价、自动做市商、社交情绪分析、供应链优化、剩余系统、医疗预测、游戏消耗优化等等。 这么一举例，是不是就清晰了？ 扒了一下合作伙伴，从这里也可以看出来 Allora 到底能干嘛。官网首页就有 aws、阿里云，点进去能看见诸多熟悉的名字： @OpenledgerHQ 、Spheron、Soneium、ElizaOS、Virtuals Protocol、Coinbase AgentKit …… 截止今天，Allora 已经有 6.92 亿次智能推理、28.8 万参与模型、55 个任务主题，并且，与超过 50 个项目建立合作关系，其中 27 个项目已实现实时集成，主网上线直接就有收入了。 再挖得深一点，Allora 2019 年就成立了，也拿到了 Polychain、Framework Ventures 等顶级 VC的 3,500 万美元投资，低调得不像话。这又是一个实干家，不需要 PPT 创业，已经有真实客户、主网上线即可产生真实收益，这就是我一直要找的方向了。 Allora，可以列入重点关注列表，从生态和即将有的二级市场，找找机会。 这是一篇软核科普，通过本文你可以对以下知识一知半解： ▰ 什么是 MCN ▰ Allora 如何协调多模型网络 ▰ Bittensor 只是一个弟弟（不是 作者：anymose ｜ 一个软核科普作家 <全文完> * 本文仅做科普使用，不构成任何投资建议，永远记得 DYOR！(anymose🐦‍⬛)