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3달뒤 예시로 10배 거래량 성장하고 포인트 배분량은 그대로다? 그러면 지금 1000불로 얻을 수 있는 포인트를 10000불써야 얻을 수 있는 구조에요.

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GB2H381DD17BGDP9
3BZ7Z6R986A1QBZS

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AI를 컴퓨팅 자원(GPU 사용량 등), 데이터, 모델 훈련, 추론 과정을 탈중앙화하려는 새로운 패러다임 입니다.
모두가 함께 투명하게 만들고 사용하는 것을 목표로 기존 ChatGPT 같은 블랙박스 의사결정, 높은 진입장벽을 해결하고자 나온 것이 DeAI입니다.

알로라 백서에서는 두 가지 혁신으로 컨텍스트 인식(context awareness)과 차등-맞춤형 인센티브 구조(differentiated incentive structure)를 강조합니다.

컨텍스트 인지(Context awreness)
기존 DeAi는 모델이 단순히 예측치만 제출하고 그 결과를 집계하는 구조가 많지만 Allora는 맥락 자체를 입력으로 받아들이고 학습과 평가 과정에 반영합니다.
- 예시로 단순 가격 예측이 아닌, 시장의 상황, 시계열 분석, 사이클 분석 등을 함께 활용하여 더 정교한 예측을 도출해낼 수 있습니다.
- 네트워크 전체가 상황별 최적화를 수행할 수 있고, 이로 인해서 모델 간 협력 혹은 경쟁 구도가 고도화되어, 시간이 지남에 따라서 더욱 최적화가 되어가며 더 높은 수준의 예측을 할 수 있습니다.
- 결과적으로 Allora는 집단 지능이 사용자의 맥락을 이해하는 수준까지 발전할 수 있는 가능성을 지닌 구조입니다.

차등-맞춤형 인센티브 구조(differentiated incentive structure)
참여자 모두에게 동일한 보상을 주는 것이 아닌, 각자의 기여도와 유효한 차별성에 따라 인센티브를 지급합니다.
- 작업자(workers) : 모델을 제공하는 공급자는 단순 정확도만이 아니라 얼마나 참신한 시각을 제공했는지, 네트워크 향상에 얼마나 기여를 했는지에 따라서 보상을 차등 지급합니다.
- 평가자(reputers) : 단순히 투표하는 것이 아닌, 자신의 평가가 얼마나 네트워크의 합의와 얼마나 일치했는지에 따라서 보상을 지급받습니다.

그러므로 컨텍스트 인지로 인해서 네트워크가 갈수록 더더욱 똑똑해지고, 맞춤형 인센티브로 인해서 더욱 똑똑한 행동을 하게 만드는 장치입니다.
스스로 학습과 적응을 반복하는 집단 지능 네트워크로 나아가려는 모습을 지향하는 Allora의 기술입니다.

콘텐츠 퀄리티를 기준으로 10명을 선정하여 각 500 USD 가치의 $ALLO 분배
일정 퀄리티 이상의 참여자 100명을 랜덤하게 선정하여 각 200 USD 가치의 $ALLO 분배