.@AlloraNetwork sembra che il mainnet sia quasi pronto.
Dopo aver esaminato, sembra che Tenet preveda di effettuare la migrazione al mainnet a breve, con l'onboarding dei contributori, la fornitura di infrastrutture per gli agenti e l'attivazione dello staking che inizieranno. Inoltre, con il supporto di bridge, sembra che sarà possibile trasferire i token Allo sulla catena EVM.
Il ruolo stesso dei token Allo sarà utilizzato per le transazioni all'interno della rete, l'accesso all'inferenza, lo staking e le attività economiche generali.
Per quanto riguarda lo staking, l'uso è principalmente per garantire la sicurezza della rete e rafforzare la governance, assicurando la qualità e l'equità dell'inferenza dei validatori e dei relatori.
== Modi per partecipare ==
I modi per partecipare includono il contributo di modelli e dati (è necessaria la distribuzione dei modelli), lo sviluppo di agenti o app e le attività della comunità.
In generale, Allora ha accumulato un finanziamento di circa 32,5 milioni, e si prevede che raggiunga probabilmente tra 1 miliardo e 2 miliardi.
Si dice che si applicherà fino alla posizione 500, quindi si può capire che basta arrivare tra i primi 500 nella classifica di 30 giorni. Certo, le ricompense andranno principalmente a coloro che hanno partecipato in precedenza, ma ci sono anche ricompense del 20%, quindi si può puntare su questo, hehe.
In particolare, il 10% sarà assegnato come Blitz prima del TGE, quindi se si riesce a ottenere la massima attenzione in 24 ore, potrebbe esserci una ricompensa piuttosto interessante. Ma qualcuno sa che percentuale è assegnata qui?
Per prima cosa, per parlare di @AlloraNetwork, bisogna sapere di cosa si tratta, quindi ho fatto una rapida ricerca.
- Rete AI
Si parla di una rete che si migliora e aumenta le prestazioni attraverso un modello AI/ML distribuito che apprende continuamente.
- AI decentralizzata
Una forma in cui diversi partecipanti collaborano per gestire il modello AI. Dobbiamo verificare se è open source.
- Intelligenza collettiva
Si dice che includa varie inferenze dei partecipanti alla rete. Qui entra in gioco la necessità dei nodi? Hmm.
- Sintesi delle inferenze
Attraverso un processo di combinazione delle inferenze individuali, si genera un'inferenza finale, producendo risultati migliori.
- zkML per il machine learning a conoscenza zero
Che cos'è zkML? Integra la sicurezza e la verificabilità con l'AI senza esporre dati sensibili. Consente la prova di conoscenza zero e la crittografia nel modello.
In sostanza, ci sono tutte le parole chiave fondamentali alla moda. Si tratta di modelli AI basati su blockchain che si distaccano dall'AI centralizzata e non dipendono solo dall'input di dati umani, evolvendosi direttamente. Inoltre, il machine learning a conoscenza zero consente di gestire facilmente anche i dati sensibili. In altre parole, si può pensare che non ci saranno situazioni imbarazzanti come inserire l'email di un cliente in ChatGTP e poi vederla cercata.
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