En el grupo hablamos sobre "si mañana podremos comprar la caída", cada uno con su propia sensación: mirando las velas japonesas, Ahao revisando la tasa de financiación, yo incluso ejecuté un pequeño script para evaluar el sentimiento. Al final, al abrir el mercado al día siguiente, la dirección fue correcta, pero el ritmo fue erróneo, y las ganancias fueron devoradas por la fluctuación inversa, así que, enfadado, apagué el script. Justo en ese momento, un fren me envió un mensaje: "ve a ver @AlloraNetwork, los modelos no están solos, están en 'grupos de chat, aprendiendo y debatiendo entre sí'". Con la mentalidad de "intentar una última vez", fui a jugar en el testnet, y no esperaba que su mecanismo de "evaluación mutua de modelos → agregación → auto-sanación" comenzara a predecir con una precisión superior a la de "tirar un dado" (>53%, no es pura casualidad).

Un solo modelo se sobreajusta fácilmente: cambia de mercado y te caes.
Datos/señales fragmentadas: dos caras en cadena y fuera de cadena, no se puede formar la imagen completa.
Costo alto: entrenar el modelo uno mismo, tiempo y GPU son dinero.
Retroalimentación lenta: no hay un sistema para revisar la efectividad de las predicciones.
Desbalance de incentivos: es difícil distinguir entre verdaderas contribuciones y las que son superficiales en la comunidad.

Allora = red de IA descentralizada de auto-sanación.
Dividir a los participantes en Workers (salida de modelos/respuestas), Reputers (jueces/calificadores) y Topics (temas de tareas). La red "agrupará" las salidas de diferentes modelos, evaluándose mutuamente y corrigiéndose, formando una predicción colectiva más estable. Ahora, la popularidad del Testnet está en línea: completar tareas puede ganar puntos, que en el futuro podrían reflejar ALLO (nota: puede ≠ promesa), y además, no hay umbral de entrada.

[三点拆解]
¿Cómo organizar: asignar temas por Topic (por ejemplo, “predicción de precios a corto plazo/análisis de sentimientos”), los Workers envían resultados, los Reputers califican y compiten.
Cómo volverse más fuerte: "Contraatacar mutuamente → Aprender mutuamente → Agregarse" forma un bucle de autocuración, el modelo deficiente se margina y el peso del modelo estable aumenta.
¿Por qué ahora: período de actualización del Testnet = alta densidad de participación, muchas tareas, producción activa de puntos, los nuevos son los que más fácil se adaptan y establecen una "curva de reputación" temprana.

[底层支撑]
Mecanismo de tres roles: Producción (Workers) × Evaluación (Reputers) × Enrutamiento de tareas (Topics), formando un ciclo cerrado.
Reputación/Ponderación: quien sea estable, tiene más voz; las malas críticas diluyen el ruido.
Aprendizaje agregado: consenso de múltiples modelos > modelo único improvisado, naturalmente resistente al sobreajuste.
Expansión abierta: diferentes Temas son como "salas", capaces de incubar rápidamente nuevos escenarios.
Este conjunto es más como una "versión de sabiduría colectiva de Numerai descentralizado + Bittensor", pero no necesitas invertir en hardware desde el principio.

[应用场景]
Predicción a corto plazo del precio de la moneda/Fluctuación: control de riesgos en contratos, ajuste de posiciones más moderado.
Monitoreo de emociones/opiniones: Alerta de vinculación de eventos en la cadena × X plataforma.
Seguimiento de la fuerza narrativa: rotación de temas como IA, RWA, BTCFi, etc.
Intercambio/Sentinela de Riesgo en Cadena: Aviso de Flujo de Fondos Anómalo & Áreas de Liquidación Intensiva.
Creación de mercado/LP de cobertura: usar parámetros de cuadrícula/hedging calibrados por pronóstico.
Tablero de indicadores del proyecto: conversión de actividades, retención, identificación de robots, etc.

[成本细节]
Costo del dinero: fase de Testnet ≈ 0, el grifo automáticamente distribuye dinero, no hace esperar a la gente.
Costo de tiempo:
Participación ligera (hacer preguntas): 15–30min/día.
Avanzado (ajuste fino/apilamiento de características): 1–2h/día según la ambición personal.
Costo de poder de cómputo: modelo ligero/ método de reglas disponible para principiantes, GPU no es necesario; los jugadores avanzados deben considerar el costo de entrenamiento/inferencia.
Costo de oportunidad/riesgo: los puntos pueden corresponder a tokens, no son una garantía; no hagas ALL IN en el tiempo, considera esto como una participación de "alta expectativa/bajo costo" para un aprendizaje más saludable.

[行动指南]

0. Nuevo en un minuto - desempaquetado
Abre la dirección del Testnet que comienza con allo.
Tutorial:
Ve al grifo, pega la dirección, se acreditará automáticamente (ahora es completamente automático, los nuevos trabajadores son financiados directamente, no es necesario solicitar manualmente).
1. Selecciona un personaje, primero pruébalo y luego optimiza.
Soy un principiante: cuando el Reputer (juez) aprende primero "qué es una buena respuesta".
Tengo un poco de base: como Worker, envío predicciones de base utilizando un modelo/reglas ligeras.
Accede al tema adecuado (como "precio a corto plazo" "análisis de emociones"), sigue el ritmo de la tarea.
2. Pequeño ciclo de tres pasos (reutilizable a diario)
1）Enviar/calificar: Proporcionar predicciones o calificaciones según lo requerido;
2）Revisión: revisa la agregación de la red y tu desviación;
3）Ajuste fino: añadir características simples (tasa de financiación, OI, temperatura narrativa, efecto calendario).
3. Mejora avanzada
Hacer múltiples características: flujo de fondos en cadena + X opinión pública + financiación + calendario de eventos.
Hacer partición de estrategias: cambiar entre diferentes modelos de oscilación/tendencia;
Hacer un análisis explicativo: usar SHAP/proporción de características (incluso una versión simplificada) para decirme a mí mismo dónde fallé.
4. Presencia en la comunidad (un factor adicional que se puede pasar por alto)
Escribe un breve resumen (incluso tres puntos) y sincroniza tu metodología y mejoras en X/comunidad.
Participar en la discusión de la revisión de otros, hablar con hechos (capturas de pantalla, valores, marcas de tiempo).
Nota: Hacer ejercicios a la misma hora todos los días + repasar, la "curva de crecimiento" del modelo será más estable; no cambies entre medias móviles y emociones, si cambias todo no verás la causalidad.