Allora（ALLO）とは何ですか？3500万ドルの資金調達と上場およびエアドロップガイド

何ですか Allora（ALLO）？Allora Networkは、コミュニティ主導のインテリジェンスを活用し、ユニークなProof of Alphaメカニズムを通じて、DeFiへの機械学習モデルの貢献方法を根本的に変革する、オープンで分散型の機械学習モデルネットワークです。Alloraは11月11日に上場し、3,500万ドルの戦略資金のサポートの下、ユーザーはポイントを通じてエアドロップを獲得できます。

Allora（ALLO）のコア技術アーキテクチャとは

Allora（ALLO）の最も重要な技術革新は何ですか？Alloraはモジュール化されたアーキテクチャに基づいており、独立したAIモデル間の相互作用を調整して予測を集約し、評価し、共同で改善します。このネットワークは、3つの主要な層で運用されます：推論消費層はネットワークとユーザー間のインターフェースとして機能し、アプリケーションが特定のタスクの予測をリクエストできるようにします。予測と統合層には、推論を生成するワーカー（機械学習モデル）と推論を評価するリピュアラー（代理人）が含まれます。コンセンサスとインセンティブ層は、パフォーマンスに基づいて報酬を配分し、ステーキングメカニズムを管理します。

Proof of Alphaコンセンサスメカニズムは、Alloraの中核エンジンです。このシステムはフィードバックループによって動作し、ワーカーは推論を提出し、他者の推論を予測します。判定者は予言者や検証済みデータを使って実際の結果を評価し、コーディネーターは相対的なパフォーマンスに基づいてモデルの重みを再調整します。この継続的な改善は、加重集約と構造化されたフィードバックの2つの補完的メカニズムに基づいており、ピア予測とインセンティブ勾配技術から直接着想を得ています。

テーマ（Topics）は、Alloraのユニークな設計です。各テーマは特定の機械学習タスクに特化したサブネットワークであり、複数のモデルが協力して動作します。テーマには独自の運用ルール、評価指標、経済的優先事項があり、開発者は任意のタスクに新しいテーマを作成できます。この構造により、ネットワークはコンテキスト認識能力を持ち、特定のタスクに応じてルールや評価基準を調整し、より専門化を促進します。

Allora（ALLO）の上場詳細とエアドロップの機会

Allora（ALLO）の上場計画は何ですか？最新の発表によると、Allora（ALLO）は11月11日にバイナンスAlphaを通じて正式に上場します。これは、Junction（JCT）が11月10日に上場するのに続くものです。この上場は、重要なマイルストーンを示しており、取引開始後、条件を満たすユーザーはバイナンスAlphaのポイントを使ってエアドロップを受け取ることができます。公式認証ではありませんが、Alloraエコシステムが主要取引所で注目を集めるスピードを示しています。

Alloraポイントキャンペーンでは、ユーザーはさまざまな活動を通じて「Alloraポイント」を獲得でき、これらのポイントは後にトークンに交換される可能性があります。チームは正式なエアドロップを行うかどうかは未確定ですが、このモデルは、多くの成功したWeb3プロジェクトに倣い、トークン発行前にプラットフォームと交流した早期コミュニティ参加者に報酬を与える仕組みです。

Alloraポイントの獲得方法

· 暗号ウォレットを接続し、本人確認を完了させる

· コミュニティディスカッションやエコシステム構築に参加する

· MLモデルや推論評価を提供する

· Allora対応アプリを使用し、アクティビティを促進する

ALLOトークンの経済と資金調達背景

Allora（ALLO）トークンの役割は何ですか？ALLOトークンは正式にリリースされていませんが、ネットワーク経済において中心的な役割を果たす予定です。推論の支払いに関して、Alloraは「Pay-What-You-Want」（PWYW）モデルを採用しており、ユーザーは推論ごとに支払う金額を自由に選択できます。高い報酬を得られるテーマは、より多くの参加者とリソースを引きつけます。ステーキングとテーマ参加の面では、ワーカーやリピュアラーはALLOトークンを預けてテーマに参加し、悪意のある行動があればステークされたALLOが削減される可能性があります。

報酬配分システムは、貢献の質に応じてALLOトークンを再配分します。ワーカーは推論のパフォーマンスに基づいて報酬を得て、リピュアラーの報酬は評価の正確性に依存します。ネットワーク内の検証者は、ステーキング活動に基づいて一部の排出量を獲得します。ガバナンス面では、ALLO保有者は主要なプロトコルパラメータ、テーマの作成、ネットワークのアップグレードに関して投票できます。

Allora Labsは複数ラウンドの資金調達で合計3,375万ドルを調達しています：シードラウンド（2020年2月）125万ドル；Aラウンド（2021年5月）750万ドル、Blockchain Capital、Framework Ventures、CoinFund、Delphi Venturesが出資；拡張Aラウンド（2022年3月）2200万ドル、Polychain Capitalがリード投資；戦略ラウンド（2024年6月）300万ドルです。これらの資金は、Alloraネットワークの開発とメインネットの立ち上げを支援するために使われます。

Bittensorなど競合との差別化ポイントは何ですか？

Allora（ALLO）と他のAIプロジェクトとの違いは何ですか？Bittensorと比較すると、両者ともモデル間のフィードバックループに依存していますが、Bittensorは主に言語モデルとピアツーピア通信に焦点を当てており、オンチェーンユースケース向けのネイティブインフラが不足しています。Alloraは、テーマを通じたコンテキスト適応性、zkMLによる暗号化検証、外部Web3アプリケーションとの統合を強調しています。Alloraのインセンティブシステムは、よりコンテキスト化され、モジュール化されています。

Gensynと比較すると、Gensynは大規模なAIモデルのトレーニングに焦点を当てており、分散コンピューティング能力を活用しています。Gensynは計算リソースを提供し、Alloraはトレーニング後の調整と推論検証に特化しています。これらのアプローチは補完的であり、Gensynで訓練されたモデルは、Alloraのワーカーとして統合可能です。Oraと比較すると、Oraは分散データアノテーションに焦点を当てており、上流のトレーニングデータの質の問題を解決します。一方、Alloraは下流の推論の信頼性を解決します。

zkMLによる検証可能性と知的財産保護

Allora（ALLO）はどのように予測の検証性を確保していますか？AlloraはzkML（ゼロ知識機械学習）に依存しており、モデルのパラメータや訓練データを明かすことなく、予測がモデルによって生成されたことを暗号的に証明できます。これにより、Alloraはモデルの知的財産を保護しつつ、正常な動作を保証します。チェーン上アプリケーションにAI出力を提供し、中央集権的なサーバーに依存しません。重要なシステムで使用される結果の完全性も確保します。

Allora上で展開された予測モデルは、資産価格の推定や、その値がアルゴリズムによって生成されたことをzk証明で示すことができ、モデルの重みを明かす必要はありません。ネットワークはCosmosスタックを基盤としたレイヤー1上で動作し、高速低コストの実行、主権ガバナンス、安全性、IBC互換性を提供します。

応用シナリオと将来展望

Allora（ALLO）の実際の応用例は何ですか？既存のユースケースには、非流動性資産のAI価格情報の生成、Allora Labsが展開するモデルによる4億以上の資産のカバレッジ、ダイナミックなAI駆動の収益戦略の展開、複雑なリスクのモデリングによるDeFiプロトコルの弾力性向上、MEV機会の予測、社会・行動データを用いた市場動向の予測などがあります。開発中のユースケースには、AI駆動のガバナンス、現実世界のイベント予測、パーソナライズされたゲーム、サプライチェーンの最適化などがあります。