.@AlloraNetwork semble que le mainnet ne soit pas très loin.
En regardant de plus près, il semble que Tenet prévoit de procéder à la migration vers le mainnet très bientôt, avec l'intégration des contributeurs, la fourniture d'infrastructures pour les agents et l'activation du staking qui vont commencer. De plus, avec le soutien de ponts, il semble que le token Allo pourra être déplacé vers des chaînes EVM.
Le rôle du token Allo sera d'être utilisé dans les activités économiques générales du réseau, telles que les transactions, l'accès à l'inférence, le staking et les récompenses.
En ce qui concerne le staking, son utilisation vise à renforcer la sécurité du réseau et la gouvernance, afin d'assurer la qualité et l'équité de l'inférence des validateurs et des réviseurs.
==Méthodes de participation==
Les méthodes de participation incluent la contribution de modèles et de données (le déploiement de modèles est nécessaire), le développement d'agents ou d'applications, et les activités communautaires.
Dans l'ensemble, Allora a accumulé un financement d'environ 32,5 millions, et il est prévu qu'il atteigne probablement entre 1 milliard et 2 milliards.
Il est dit que cela s'applique jusqu'à la 500e place, donc on peut comprendre qu'il suffit de se classer dans les 500 premiers selon le classement de 30 jours. Bien sûr, ceux qui ont déjà participé auparavant recevront probablement la plus grande part des récompenses, mais il y a aussi 20 % de récompenses, donc on peut essayer de viser cela, haha.
Surtout, 10 % sera alloué à Blitz juste avant le TGE, donc si l'on attire l'attention la plus élevée en 24 heures plutôt qu'en 7 jours, cela pourrait être une récompense assez intéressante, n'est-ce pas ? Mais quelqu'un sait combien de pourcentage est alloué ici ?
Tout d'abord, pour parler de @AlloraNetwork, il faut savoir ce que c'est, donc j'ai rapidement fait quelques recherches.
- Réseau AI
C'est un réseau qui se distingue par sa capacité à apprendre en continu grâce à des modèles AI/ML décentralisés, améliorant ainsi directement ses performances.
- AI décentralisé
Une forme où plusieurs participants collaborent pour faire fonctionner le modèle AI. Il faudrait vérifier si c'est open source.
- Intelligence collective
Il est dit qu'elle inclut diverses inférences des participants du réseau. C'est ici que la nécessité des nœuds entre en jeu ? Hmm.
- Synthèse d'inférences
Cela implique de combiner des inférences individuelles pour générer une inférence finale, produisant ainsi de meilleurs résultats.
- zkML pour le machine learning à connaissance nulle
Qu'est-ce que zkML ? Il intègre la sécurité et la vérifiabilité avec l'AI sans exposer de données sensibles. Il permet des preuves cryptographiques et des preuves de connaissance sur le modèle.
En gros, tous les mots-clés tendance sont présents. Échapper à l'AI centralisé et avoir des modèles AI basés sur la blockchain que tout le monde peut utiliser, évoluant directement sans dépendre uniquement des données d'entrée des utilisateurs. Et le machine learning à connaissance nulle permet également de traiter facilement des données sensibles. En d'autres termes, on peut penser que cela évite des situations où l'on mettrait un email client dans ChatGTP pour qu'il soit bien utilisé, et que cela pourrait être recherché, entraînant des désagréments.
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