Dans le groupe, on discute de "peut-on acheter le dip demain matin", chacun selon son ressenti : regarder les Chandeliers, Ah Hao regarde le taux de funding, j'ai même lancé un petit script pour analyser les émotions. Le lendemain, à l'ouverture, la direction était correcte, mais le rythme était faux, et les profits ont été engloutis par la fluctuation inversée. En colère, j'ai fermé le script. Juste au moment où j'étais dans une mauvaise humeur, un fren m'a envoyé un message : "Va voir @AlloraNetwork, les modèles ne sont pas en solo, ils sont dans un 'groupe de discussion où ils se critiquent et s'apprennent les uns des autres'." J'y suis allé avec l'état d'esprit de "je vais essayer une dernière fois" sur le Testnet, et à ma grande surprise, son mécanisme de "évaluation mutuelle des modèles → agrégation → auto-guérison" a commencé à prédire avec une précision supérieure à celle de "lancer des dés" (>53 %, ce n'est vraiment pas de la mystique).

Un seul modèle est facilement surajusté : il échoue dès que le marché change.
Données/Sigaux déconnectés : deux couches on-chain et off-chain, impossible de reconstituer l'image complète.
Coût élevé : entraîner le modèle soi-même, le temps & GPU coûtent de l'argent.
Retour lent : l'efficacité des prévisions est-elle correcte ? Révisions sans système.
Déséquilibre des incitations : il est difficile de distinguer les véritables contributions et le flou dans la communauté.

Allora = réseau AI décentralisé auto-réparateur.
Diviser les participants en Workers (produire des modèles/donner des réponses), Reputers (faire des juges/attribuer des scores) et Topics (sujets de tâche). Le réseau regroupe les sorties de différents modèles, permettant une évaluation mutuelle pour corriger les erreurs et former une prévision collective plus stable. Actuellement, la chaleur du Testnet est en ligne : réaliser des tâches permet de gagner des points, qui pourraient être liés à ALLO dans le futur (remarque : possible ≠ promesse), et il n'y a aucune barrière à l'entrée.

[三点拆解]
Comment organiser : attribuer des sujets par Topic (comme "prévision des prix à court terme/analyse des sentiments"), les Workers soumettent leurs résultats, les Reputers notent et évaluent.
Comment devenir plus fort : "Confrontation mutuelle → Apprentissage mutuel → Agrégation" forme un circuit d'auto-guérison, le modèle de différence est marginalisé, le poids du modèle stable augmente.
Pourquoi maintenant : période de mise à niveau du Testnet = densité de participation élevée, nombreuses tâches, production de points active, les nouveaux venus s'en sortent le plus facilement et établissent une "courbe de crédibilité" précoce.

[底层支撑]
Mécanisme à trois rôles : Production (Workers) × Évaluation (Reputers) × Routage des tâches (Topics), formant une boucle fermée.
Crédit/pondéré : Qui est stable, a plus de pouvoir de parole ; les avis négatifs dilueront le bruit.
Apprentissage agrégé : consensus multi-modèles > modèle unique basé sur l'instinct, intrinsèquement résistant au surapprentissage.
Extension ouverte : différents sujets ressemblent à des "chambres", capables d'incuber rapidement de nouveaux scénarios.
Ce système ressemble davantage à une version de l'intelligence collective "Numerai décentralisé + Bittensor", mais vous n'avez pas besoin de débourser pour du matériel dès le départ.

[应用场景]
Prévisions à court terme des prix des devises / Fluctuation : Gestion des risques des contrats, ajustement des positions plus prudent.
Surveillance des émotions / de l'opinion publique : Alerte de liaison entre les événements sur la chaîne et la popularité de la plateforme X.
Suivi de la chaleur narrative : rotation de la force des thèmes tels que l'IA, les RWA, et le BTCFi.
Bourse / Sentinelle de risque en chaîne : Alerte sur les flux de fonds anormaux & zones de liquidation dense.
Market making/LP hedging : utiliser des paramètres de grille/hedging calibrés par la prévision.
Tableau de bord des indicateurs du projet : conversion des activités, rétention, identification des robots, etc.

[成本细节]
Coût monétaire : phase Testnet ≈ 0, le robinet distributeur d'argent automatiquement, sans faire languir les gens.
Coût du temps :
Participation légère (faire des exercices) : 15–30 min/jour.
Avancé (ajustement / empilement de caractéristiques) : 1 à 2h/jour selon les ambitions personnelles.
Coût de calcul : modèles légers/approches de règles utilisables pour débutants, GPU non requis ; les joueurs expérimentés devraient envisager le coût d'entraînement/de déduction.
Coût d'opportunité / Risque : Les points peuvent correspondre à des jetons, ce n'est pas une garantie ; ne pas tout miser sur le temps, considérez-le comme une participation d'apprentissage "haute espérance / bas coût" plus saine.

[行动指南]

0. Déballage en une minute pour les nouveaux
Ouvrir l'adresse Testnet commençant par allo.
Tutoriel :
Allez au robinet, collez l'adresse, cela sera automatiquement crédité (c'est maintenant entièrement automatique, le nouveau worker est directement financé, sans demande manuelle).
1. Choisissez un personnage, commencez à jouer puis optimisez.
Je suis plutôt débutant : quand le Reputer (juge) apprend d'abord "ce qu'est une bonne réponse".
J'ai un peu de base : en tant que Worker, soumettre des prévisions de base avec un modèle léger/règles.
Entrez dans le sujet approprié (comme « prix à court terme » ou « analyse des émotions »), suivez le rythme des tâches.
2. Petit cycle en trois étapes (réutilisable chaque jour)
1）Soumettre/évaluer : fournir une prédiction ou une note selon les exigences ;
2) Revue : Retour sur l'agrégation du réseau et vos écarts ;
3) Ajustement : Ajouter des caractéristiques simples (taux de funding, OI, chaleur du récit, effet de calendrier).
3. Amélioration avancée
Faire des caractéristiques multi-sources : flux de fonds en chaîne + X sentiment public + taux de funding + calendrier des événements.
Faire des stratégies de découpage : modèles différents pour les oscillations et les changements de tendance ;
Faire une récapitulation explicable : utiliser SHAP / la part des caractéristiques (même une version simplifiée) pour se dire où ça a foiré.
4. Présence communautaire (un critère de bonus facilement négligé)
Rédigez un bref retour (même trois points) pour synchroniser votre méthodologie et vos améliorations dans la communauté X.
Participez aux discussions de retour d'expérience des autres, parlez avec des faits (captures d'écran, valeurs, horodatages).
Note : Faire des exercices et des révisions à la même heure chaque jour permettra d'obtenir une "courbe de croissance" du modèle plus stable ; ne changez pas constamment entre la moyenne mobile et l'émotion, sinon vous ne verrez plus la causalité.