デジタル世界では、情報の交換がスムーズでないことは本当に頭痛の種です。

例えば、ネットショッピングの際に、商家、宅配便、倉庫それぞれに情報があり、商品の物流状況を知りたい場合、しばしば自分で物流情報を調べたり、カスタマーサービスに連絡する必要があり、そのプロセスはあまりスムーズではありません。

株式市場では、少数の人々が事前に情報を知っていれば、取引の先手を取ることができます。これは情報がうまく流通していない、または適切に活用されていない問題です。

@AlloraNetworkは、ブロックチェーンとAIを組み合わせてこの問題を解決し、情報が異なる人々の間でスムーズに伝達されるようにし、その後、一群のAIが情報を考慮して信頼できる決定の根拠に変えることを考えています。

➢確固たる背景と実力を持つ
2019年の設立から現在までに、3500万ドルの投資を獲得しており、投資者にはPolychain、Frameworkなどの著名な機関が含まれています。

チームの核心メンバー：Chainlink、Coinbaseなどのプロジェクト出身のメンバーたちが協力して、Chainlinkをスタートから業界の基準へと成長させました。

協力にはサウジアラビア通信、アリババ、アマゾン AWS などの大企業が含まれます

テストプラットフォームには28万以上のモデルが集まり、近7億回の予測が完了しました。トップクラスの投資家、経験豊富なチーム、そして強力なパートナーが、安定した成長を支える重要な要素です。

Alloraは単一のAIモデルではなく、さまざまなAIモデルとそれらを操作する人々を集めたAIコラボレーションプラットフォームのようなもので、異なる役割分担があります。

⬛️作業者：AIを利用して予測する

⬛️信頼できる者：主に業界の専門家であり、これらの予測結果を評価し、予測結果にスコアを付ける。

⬛️バリデーター：プラットフォームの正常な運営を維持する責任がある

⬛️消費者：これらの予測結果を購入する

作業者は予測を行い、信用者は評価を公正に行い、検証者は維持を行うことで、それぞれ相応の報酬を得ることができます。

消費者はトークンを通じて必要なAI予測結果を取得します。例えば、企業が市場予測を行う際には、ここで直接関連サービスを受けることができます。

このようなマルチロール協力モデルは素晴らしいです。AIの生産、評価、維持、消費の各段階をつなげ、完全なエコロジーのクローズドループを形成しています。まるで精巧な機械のように、各部品がそれぞれの役割を持ち、全体のプラットフォームの運営を推進しています。

➢重要な協力：AIエージェントをより強力にする
AlloraはAIエージェントアプリケーションの拡張において多くの活動を行っており、@virtuals_ioとの協力は特に注目に値します。

彼らは共に人工知能代理の新時代を築いており、@GAME_Virtuals の開発者はAlloraの自己改善能力とみんなで考える知恵を活用して、より賢く、高度な取引戦略代理を作り出すことができます。

これは、ゲームのこれらのシーンにおけるAIエージェントの取引が、単純な機械的な動作ではなく、より戦略的になることを意味します。

さらに、@coinbaseのAIエージェントフレームワークCDP AgentKitは、Alloraをアクションプロバイダーとしてサポートするようになり、暗号分野のAIエージェントに新たなインテリジェントな扉を開きました。

この協力により、開発者は高度な知能を用いてオンチェーン操作を実行するAIエージェントを作成できるようになりました。彼らは基本的な自動操作を行うだけでなく、市場の変化に適応し、戦略を策定し、金融操作を実行することができ、暗号アプリケーションの効率を向上させ、市場の変動により柔軟に対応することができます。

これらの協力は、Alloraのスマートレイヤーの価値を正確に反映しています。異なる分野のプラットフォームとの協力を通じて、皆で解決策を見つけるという考え方をより多くの場所で活用し、AIエージェントがより多くのシナリオで使用できるようにします。また、このモデルが他のものと互換性があり、実際に役立つものであることを示しています。

➢コアバリューと便利なモデル
Allora のコアバリューは、現在の AI に存在する幻覚問題を解決することにあります。

単一のAIモデルは、生成されたエラーメッセージが頻繁に発生しますが、Alloraは推論合成を通じて複数のモデルの出力結果を統合し、専門家の診断のように、集団的な判断によって精度を向上させています。

また、目標指向のモデルは比較的便利です：
従来のAIの使用ではモデルを自分で選択する必要がありますが、Alloraではユーザーが明確なニーズを示すだけで、プラットフォームが自動的に適切なモデルの組み合わせをマッチングします。これにより、ユーザーがAIを利用するハードルが大幅に下がり、より多くの人々がAIの利便性を享受できるようになります。

➢実際の適用事例：検証メカニズムの有効性
Alloraは以前、Robonetと協力して、米国の選挙契約の取引を予測するために特化したAIエージェント「Pauly」を開発しました。

昨年、PaulyはAlloraが統合した複数のAIモデルの予測結果を利用して、3ヶ月で13.79%の利益率を達成し、年利率は68%近くに達し、多くの専門機関よりも優れたパフォーマンスを示しました。

この事例からわかるように、単一のAIが判断の偏りを持つ場合、複数のAIが共同で意思決定を行うことで、意思決定の信頼性が向上することができる。

市場の変動という複雑な状況の中で、これほどの素晴らしい成果を上げることができるのは、多モデル協調の利点を示しています。私はそれがさらに多くの分野で応用されることを楽しみにしています！#AlloraNetwork