<100 subscribers

Масштабирование пропускной способности с оптимальной передачей данных
В этом документе описываются проекты масштабирования пропускной способности сети Autonomys Network, обеспечивающие практически оптимальную передачу данных, и кратко объясняется, как исследовательская группа Autonomys Labs оценила и выбрала эти подходы.Масштабирование вычислений и пропускной способностиПри разработке блокчейна шардинг необходим для достижения двух важнейших целей масштабирования:Вычисления: Autonomys решает проблему масштабирования вычислений с помощью доменов и операторов дом...

Превращая децентрализацию в безопасность
Трилемма блокчейнаТрилемма блокчейна - фундаментальная проблема в разработке блокчейна - утверждает, что сети блокчейна могут оптимизировать только два из трех ключевых свойств: децентрализацию, безопасность и масштабируемость. Крупнейшие блокчейны, включая Bitcoin и Ethereum, продолжают бороться с этим компромиссом, часто жертвуя масштабируемостью ради сохранения безопасности и децентрализации. Это приводит к высоким комиссиям за транзакции, медленному времени подтверждения и ограниченной пр...

Autonomys x Rivalz: Повышение доступности, достоверности и конфиденциальности данных AI
Autonomys с радостью объявляет о стратегическом партнерстве с Rivalz, направленном на создание инфраструктуры, обеспечивающей доступ агентов AI в цепочке к высококачественным и проверенным данным. Мы считаем, что наряду с технологиями сохранения конфиденциальности это является ключом к созданию следующего поколения автономных систем».Ключевые аспекты партнерстваДоступность и верифицируемость данных: Высокопроизводительный уровень доступности данных Autonomys дополнит агентскую систему координ...

Масштабирование пропускной способности с оптимальной передачей данных
В этом документе описываются проекты масштабирования пропускной способности сети Autonomys Network, обеспечивающие практически оптимальную передачу данных, и кратко объясняется, как исследовательская группа Autonomys Labs оценила и выбрала эти подходы.Масштабирование вычислений и пропускной способностиПри разработке блокчейна шардинг необходим для достижения двух важнейших целей масштабирования:Вычисления: Autonomys решает проблему масштабирования вычислений с помощью доменов и операторов дом...

Превращая децентрализацию в безопасность
Трилемма блокчейнаТрилемма блокчейна - фундаментальная проблема в разработке блокчейна - утверждает, что сети блокчейна могут оптимизировать только два из трех ключевых свойств: децентрализацию, безопасность и масштабируемость. Крупнейшие блокчейны, включая Bitcoin и Ethereum, продолжают бороться с этим компромиссом, часто жертвуя масштабируемостью ради сохранения безопасности и децентрализации. Это приводит к высоким комиссиям за транзакции, медленному времени подтверждения и ограниченной пр...

Autonomys x Rivalz: Повышение доступности, достоверности и конфиденциальности данных AI
Autonomys с радостью объявляет о стратегическом партнерстве с Rivalz, направленном на создание инфраструктуры, обеспечивающей доступ агентов AI в цепочке к высококачественным и проверенным данным. Мы считаем, что наряду с технологиями сохранения конфиденциальности это является ключом к созданию следующего поколения автономных систем».Ключевые аспекты партнерстваДоступность и верифицируемость данных: Высокопроизводительный уровень доступности данных Autonomys дополнит агентскую систему координ...
Share Dialog
Share Dialog


The Allora Network is a state-of-the-art protocol that uses decentralized AI and machine learning (ML) to build and deploy predictions among its participants. It offers actors who wish to use AI predictions a formalized way to obtain the output of state-of-the-art ML models on-chain and to pay the operators of AI/ML nodes who create these predictions.
Allora bridges the information gap between data owners, data processors, AI/ML predictors, market analysts, and the end-users or consumers who can execute these insights.
Allora is made up of various "topics," each of which is optimized for a different machine learning task or goal. For instance, one topic may be focused on forecasting future asset prices, another on social sentiment analysis, and yet another on producing natural language.
Allora uses a "weighting" system to coordinate decentralized machine learning, with each topic coordinating participating models to generate useful inference within their domain.
The weight of each model is determined by the quality of outputs, which functions as a rating of each model's dependability and value to the network. This kind of direct feedback encourages precise, nuanced contributions, with higher-weighted models gaining more influence within the network and financial rewards.
Collective Intelligence: Builders and makers come together to share knowledge and insights, driving innovation in decentralized AI. Tapping into this collective expertise, people collaborate to shape the future of AI technology.
Decentralized Participation: Our decentralized structure facilitates direct interactions among participants, encouraging collaboration and the exchange of ideas without the need for centralized intermediaries.
Iterative Learning: The network employs mechanisms for continuous feedback, learning, and adaptation, ensuring that its collective intelligence is consistently refined and enhanced over time.
Context-Aware Forecasting: Features such as context-aware forecasting and inference synthesis enable the network to adapt its outputs based on current conditions and past performance, further increasing the utility and commoditization of its intelligence.
Transparent Dynamics: The Allora network facilitates the creation of marketplaces where data, insights, and algorithmic models can be openly traded. This transparency ensures that the value of each contribution is determined by market demand, making intelligence a tradeable commodity.
Privacy Protection: Protect personal data through local processing, reducing the risk of breaches and preserving user privacy.
Website: https://allora.network/
Twitter: https://twitter.com/AlloraNetwork
Discord: https://discord.com/invite/allora
Documentation: https://docs.allora.network
The Allora Network is a state-of-the-art protocol that uses decentralized AI and machine learning (ML) to build and deploy predictions among its participants. It offers actors who wish to use AI predictions a formalized way to obtain the output of state-of-the-art ML models on-chain and to pay the operators of AI/ML nodes who create these predictions.
Allora bridges the information gap between data owners, data processors, AI/ML predictors, market analysts, and the end-users or consumers who can execute these insights.
Allora is made up of various "topics," each of which is optimized for a different machine learning task or goal. For instance, one topic may be focused on forecasting future asset prices, another on social sentiment analysis, and yet another on producing natural language.
Allora uses a "weighting" system to coordinate decentralized machine learning, with each topic coordinating participating models to generate useful inference within their domain.
The weight of each model is determined by the quality of outputs, which functions as a rating of each model's dependability and value to the network. This kind of direct feedback encourages precise, nuanced contributions, with higher-weighted models gaining more influence within the network and financial rewards.
Collective Intelligence: Builders and makers come together to share knowledge and insights, driving innovation in decentralized AI. Tapping into this collective expertise, people collaborate to shape the future of AI technology.
Decentralized Participation: Our decentralized structure facilitates direct interactions among participants, encouraging collaboration and the exchange of ideas without the need for centralized intermediaries.
Iterative Learning: The network employs mechanisms for continuous feedback, learning, and adaptation, ensuring that its collective intelligence is consistently refined and enhanced over time.
Context-Aware Forecasting: Features such as context-aware forecasting and inference synthesis enable the network to adapt its outputs based on current conditions and past performance, further increasing the utility and commoditization of its intelligence.
Transparent Dynamics: The Allora network facilitates the creation of marketplaces where data, insights, and algorithmic models can be openly traded. This transparency ensures that the value of each contribution is determined by market demand, making intelligence a tradeable commodity.
Privacy Protection: Protect personal data through local processing, reducing the risk of breaches and preserving user privacy.
Website: https://allora.network/
Twitter: https://twitter.com/AlloraNetwork
Discord: https://discord.com/invite/allora
Documentation: https://docs.allora.network
No comments yet