تحدثنا في المجموعة عن "هل يمكننا شراء الانخفاض صباح الغد"، كل شخص يعتمد على شعوره: بعضهم ينظر إلى مخطط الشموع، وآخرون مثل أهو ينظرون إلى معدل التمويل، وأنا قمت بتشغيل سكربت صغير لتحليل المشاعر. ولكن في اليوم التالي عند فتح السوق، كانت الاتجاهات صحيحة ولكن الإيقاع خاطئ، وتم استرداد الأرباح بسبب التقلب العكسي، فغضبت وأغلقت السكربت. في تلك الأثناء، أرسل لي صديقي جملة - "اذهب وانظر إلى @AlloraNetwork، النماذج ليست تعمل بمفردها، بل "تتعلم وتتحدى بعضها البعض" في الدردشة الجماعية." قررت أن ألعب في اختبار الشبكة بعقلية "محاولة أخيرة"، ولم أتوقع أن آلية "تقييم النماذج المتبادل → التجميع → الشفاء الذاتي" ستبدأ في تحقيق تنبؤات باستقرار أعلى من "رمي النرد" (>53% تلك، ليست خرافة حقاً).

نموذج واحد عرضة للتكيف المفرط: تغيير السوق سيؤدي إلى الفشل.
انفصال البيانات/الإشارات: جلدين على السلسلة وخارج السلسلة، لا يمكن تجميع الصورة الكاملة.
تكلفة عالية: تدريب النموذج بنفسك، الوقت وGPU هما مال.
ردود الفعل بطيئة: لا يوجد نظام لمراجعة فعالية التوقعات.
إختلال الحوافز: من الصعب التمييز بين المساهمات الحقيقية والمساهمات الزائدة في المجتمع.

Allora = شبكة AI لامركزية ذاتية الشفاء.
قم بتقسيم المشاركين إلى Workers (إخراج النماذج/تقديم الإجابات)، Reputers (كونهم حكام/تقييم النقاط)، Topics (مواضيع المهام). تقوم الشبكة ب"تجميع" مخرجات النماذج المختلفة معًا، والتقييم المتبادل لتصحيح الأخطاء، مما يؤدي إلى تشكيل توقع جماعي أكثر استقرارًا. الآن درجة حرارة الشبكة التجريبية متاحة على الإنترنت: يمكنك كسب النقاط من خلال إكمال المهام، وقد يتم ربطها بالمستقبل بـ ALLO (ملاحظة: قد لا تعني التزامًا)، علاوة على ذلك، لا يوجد حد أدنى للدخول.

[三点拆解]
كيف تنظم: توزيع المهام حسب الموضوع (مثل "توقعات الأسعار قصيرة الأجل/تحليل المشاعر")، يقوم العمال بتقديم النتائج، ويقوم المقيمون بتقييمها.
كيف تصبح أقوى: "التحدي المتبادل → التعلم المتبادل → التجميع" يشكل حلقة شفاء ذاتي، ويتم تهميش نموذج الفرق، بينما يرتفع وزن نموذج الاستقرار.
لماذا الآن: فترة ترقية Testnet = كثافة المشاركة عالية، المهام كثيرة، إنتاج النقاط نشط، من السهل على المبتدئين البدء، وبناء "منحنى السمعة" المبكر.

[底层支撑]
آلية الثلاثة أدوار: الإنتاج (Workers) × التقييم (Reputers) × توجيه المهام (Topics) ، تشكل حلقة مغلقة.
السمعة/الوزن: من يكون مستقراً، يكون له تأثير أكبر؛ التقييمات السلبية ستخفف الضوضاء.
التعلم المدمج: توافق النماذج المتعددة > اتخاذ القرار بنموذج واحد، مقاومة طبيعية للتكيف الزائد.
التوسع المفتوح: مواضيع مختلفة مثل "الغرف"، يمكنها احتضان مشاهد جديدة بسرعة.
هذه الفخ يشبه "Numerai اللامركزية + النسخة الذكية الجماعية من Bittensor"، لكنه لا يتطلب منك أن تستثمر في الأجهزة منذ البداية.

[应用场景]
توقعات قصيرة الأجل لأسعار العملات / التقلب: التحكم في مخاطر العقود، وإدارة المراكز بشكل أكثر تقييدًا.
رصد المشاعر/الرأي العام: تنبيه ارتباط حرارة الأحداث على السلسلة ×X.
تتبع حرارة السرد: التقلب في قوة الموضوعات مثل الذكاء الاصطناعي، الأصول الحقيقية، و BTCFi.
مراقب مخاطر البورصة/السلسلة: إشعارات تدفق الأموال غير العادي ومنطقة التسوية الكثيفة.
صناعة السوق/التحوط LP: استخدم شبكة التنبؤ والمعلمات للتحوط.
لوحة مؤشرات المشروع: تحويل النشاط، الاحتفاظ، التعرف على الروبوتات، إلخ.

[成本细节]
تكلفة المال: مرحلة Testnet ≈ 0، الصنبور يوزع الأموال تلقائيًا، لا يعلق الناس.
تكلفة الوقت:
المشاركة الخفيفة (اتباع الأسئلة): 15–30 دقيقة/يوم.
التقدم (التعديل الدقيق/تكديس الميزات): 1–2 ساعة/اليوم حسب الطموح الشخصي.
تكلفة قوة الحوسبة: يمكن استخدام نموذج خفيف/طريقة قواعد للمبتدئين، ولا يتطلب GPU؛ يجب على اللاعبين الجادين التفكير في تكلفة التدريب/الاستدلال.
تكلفة الفرصة / المخاطر: قد تتوافق النقاط مع الرموز، وليست ضمانات؛ لا تستثمر كل شيء في الوقت، اعتبرها مشاركة تعليمية "ذات توقعات عالية / تكلفة منخفضة" بشكل أكثر صحة.

[行动指南]

0. فتح الصندوق للمبتدئين في دقيقة واحدة
فتح عنوان Testnet الذي يبدأ بـ allo.
الدليل :
اذهب إلى صنبور الماء ، الصق العنوان ، وستصل الأموال تلقائيًا (الآن هو تلقائي بالكامل ، العامل الجديد يتم تمويله مباشرةً ، دون الحاجة لتقديم طلب يدوي).
1. اختر الشخصية، ابدأ أولاً ثم قم بتحسينها
أنا مبتدئ: عندما يتعلم Reputer (الناقد) أولاً "ما هو الجواب الجيد".
لدي بعض الأساسيات: كعامل، أقدم توقعات الأساس باستخدام نموذج/قاعدة خفيفة.
الدخول إلى الموضوع المناسب (مثل "السعر على المدى القصير" أو "تحليل المشاعر")، واتباع إيقاع المهام.
2. دورة صغيرة من ثلاث خطوات (يمكن إعادة استخدامها يوميًا)
1) تقديم/تقييم: قدم التوقعات أو الدرجات حسب المتطلبات؛
2) إعادة النظر: مراجعة تجميع الشبكة والانحراف الخاص بك؛
3) تعديل طفيف: إضافة ميزات بسيطة (معدل التمويل، OI، حرارة السرد، تأثير التقويم).
3. تحسين الكفاءة المتقدمة
قم بعمل ميزات متعددة المصادر: تدفق الأموال على السلسلة + X الرأي العام + التمويل + التقويم الأحداث.
عمل تقسيم الاستراتيجية: نماذج مختلفة لتبديل الاضطراب/الاتجاه;
قم بإجراء مراجعة تفسيرية: استخدم SHAP / نسبة الميزات (حتى لو كانت نسخة مبسطة) لإخبار نفسك أين حدث التقلب.
4. وجود المجتمع (عنصر إضافي سهل التجاهل)
اكتب ملخصًا قصيرًا (حتى ثلاث نقاط) ، وشارك منهجيتك وتحسيناتك في X/المجتمع.
شارك في مناقشات إعادة التحليل للآخرين، وتحدث بالحقائق (لقطات الشاشة، القيم، الطوابع الزمنية).
تدوين ملاحظات: قم بحل الأسئلة في نفس الوقت الثابت كل يوم + إعادة النظر، ستصبح "منحنى نمو" النموذج أكثر استقرارًا؛ لا تتغير بين المتوسطات المتحركة والعواطف، إذا قمت بتغيير كل شيء فلن ترى السببية.