Dalam grup, kami berbicara tentang "apakah bisa buy the dip besok pagi", semua orang berdasarkan perasaan masing-masing: melihat Candlestick, Ahao melihat funding rate, saya bahkan telah pump sebuah skrip kecil untuk menjalankan analisis emosi. Hasilnya, pada hari kedua pembukaan, arah benar, ritme salah, keuntungan dimakan oleh Fluktuasi reverse, dengan marah saya mematikan skrip tersebut. Saat sedang emo, fren mengirimkan pesan—"pergi lihat @AlloraNetwork, model-model tidak bertarung sendirian, tetapi dalam 'grup chat saling menantang dan belajar'." Saya dengan sikap "coba sekali lagi terakhir kalinya" pergi bermain di Testnet, tidak menyangka mekanisme "model saling menilai → agregasi → penyembuhan diri" mereka, prediksi yang tepat mulai stabil lebih tinggi daripada "melempar dadu" (>53% itu, benar-benar bukan ilmu gaib).

Model tunggal mudah overfitting: ganti pasar langsung kalah.
Pemisahan data/sinyal: dua sisi on-chain dan off-chain, tidak dapat membentuk gambaran utuh.
Biaya tinggi: melatih model sendiri, waktu & GPU adalah uang.
Umur feedback lambat: apakah efek prediksi benar, tidak sistematis dalam melakukan analisis kembali.
Ketidakseimbangan insentif: Kontribusi nyata dan yang tidak jelas di dalam komunitas sulit untuk dibedakan.

Allora = jaringan AI terdesentralisasi yang dapat menyembuhkan diri sendiri.
Membagi peserta menjadi Workers (menghasilkan model/memberikan jawaban), Reputers (menjadi juri/memberi skor), Topics (topik tugas). Jaringan menggabungkan output dari model yang berbeda, saling menilai dan memperbaiki, membentuk prediksi kolektif yang lebih stabil. Sekarang, Testnet sedang ramai: melakukan tugas dapat menghasilkan poin, yang mungkin akan dikaitkan dengan ALLO di masa depan (catatan: mungkin ≠ janji), dan juga tanpa hambatan untuk pemula.

[三点拆解]
Bagaimana cara mengorganisir: membagikan topik (seperti "prediksi harga jangka pendek/analisis sentimen"), Pekerja mengumpulkan hasil, Penilai memberikan skor dan bertanding.
Bagaimana menjadi lebih kuat: "Bertikai → Belajar satu sama lain → Mengagregasi" membentuk siklus penyembuhan diri, model yang buruk terpinggirkan, dan bobot model yang stabil meningkat.
Mengapa sekarang: masa upgrade Testnet = kepadatan partisipasi tinggi, banyak tugas, hasil poin aktif, pemula paling mudah untuk mulai, membangun "kurva reputasi" awal.

[底层支撑]
Tiga mekanisme peran: Produksi (Workers) × Penilaian (Reputers) × Pengarahan Tugas (Topics), membentuk siklus tertutup.
Reputasi/Berat: Siapa yang stabil, dia akan memiliki lebih banyak suara; ulasan negatif akan mengencerkan kebisingan.
Pembelajaran teragregasi: konsensus multi-model > model tunggal yang diambil sembarangan, secara alami tahan terhadap overfitting.
Ekspansi terbuka: Topik yang berbeda seperti "ruangan", dapat dengan cepat menginkubasi skenario baru.
Sistem ini lebih mirip "Numerai terdesentralisasi + versi kecerdasan kolektif Bittensor", tetapi tidak memerlukan Anda untuk langsung mengeluarkan perangkat keras.

[应用场景]
Prediksi harga koin/Fluktuasi jangka pendek: Pengendalian risiko kontrak, pengelolaan posisi lebih terkendali.
Pemantauan Emosi/Opini Publik: Peringatan Keterkaitan Kepopuleran Peristiwa On-Chain ×X Platform.
Pelacakan kekuatan naratif: Rotasi kekuatan tema seperti AI, RWA, BTCFi, dan lainnya.
Bursa/Perisai Risiko On-chain: Aliran Dana yang Tidak Normal & Peringatan Area Likuidasi Intensif.
Market making/LP hedging: menggunakan parameter grid/hedging yang dikalibrasi berdasarkan prediksi.
Dasbor indikator proyek: konversi aktivitas, retensi, pengenalan robot, dll.

[成本细节]
Biaya uang: Testnet tahap ≈ 0, keran otomatis mengeluarkan uang, tidak menggantungkan harapan.
Biaya waktu:
Partisipasi ringan (ikut mengerjakan soal): 15–30 menit/hari.
Tingkat Lanjut (Fine-tuning/Stacking Fitur): 1–2 jam/hari tergantung pada ambisi pribadi.
Biaya kekuatan komputasi: Model ringan/aturan untuk pemula, GPU tidak diperlukan; pemain berat dapat mempertimbangkan biaya pelatihan/inferensi.
Biaya peluang/risiko: poin mungkin terkait dengan token, tidak ada jaminan; jangan ALL IN pada waktu, anggap ini sebagai partisipasi berbasis "harapan tinggi/biaya rendah" yang lebih sehat.

[行动指南]

0. Pembukaan kotak satu menit untuk pemula
Buka alamat Testnet yang diawali dengan allo.
Tutorial:
Pergi ke keran, tempel alamat, otomatis sampai (sekarang sepenuhnya otomatis, pekerja baru langsung didanai, tidak perlu mengajukan secara manual).
1. Pilih karakter, coba dulu baru optimalkan
Saya masih pemula: Ketika Reputer (juri) terlebih dahulu belajar "apa itu jawaban yang baik".
Saya memiliki sedikit dasar: sebagai Pekerja, mengajukan prediksi dasar menggunakan model/aturan ringan.
Masuk ke Topik yang sesuai (seperti "harga jangka pendek" "analisis emosi"), ikuti ritme tugas.
2. Tiga langkah siklus kecil (dapat digunakan kembali setiap hari)
1）Mengajukan/Menilai: Berikan prediksi atau penilaian sesuai permintaan;
2）Rekap: Melihat kembali agregasi jaringan dan deviasi kamu;
3）Penyempurnaan: Menambahkan fitur sederhana (funding rate, OI, tingkat narasi, efek kalender).
3. Peningkatan Efisiensi
Lakukan fitur sumber ganda: aliran dana on-chain + X opini publik + funding + kalender peristiwa.
Lakukan pemisahan strategi: model yang berbeda untuk pergantian fluktuasi/tren;
Lakukan penjelasan ulang: gunakan SHAP/porsi fitur (meskipun versi yang disederhanakan) untuk memberi tahu diri sendiri di mana terjadi fluktuasi.
4. Rasa keberadaan komunitas (nilai tambah yang sering diabaikan)
Tulis catatan ringkas (meskipun tiga poin), sinkronkan metodologi dan perbaikan Anda di X/komunitas.
Ikut serta dalam diskusi ulasan orang lain, berbicara dengan fakta (tangkapan layar, nilai, cap waktu).
Catatan: Lakukan soal dan review pada waktu yang sama setiap hari, maka "kurva pertumbuhan" model akan lebih stabil; jangan berganti-ganti antara rata-rata bergerak dan emosi, jika semuanya diubah, maka tidak akan terlihat sebab akibat.