No grupo, conversamos sobre "se amanhã dá para comprar na baixa", cada um com sua intuição: vendo Vela, o Ah Hao analisando a taxa de financiamento, eu até bombiei um script pequeno para rodar a pontuação de sentimentos. No resultado, no dia seguinte na abertura, a direção estava certa, mas o ritmo estava errado, e o lucro foi comido pela flutuação reversa, em um impulso eu fechei o script. Justo no momento emo, um fren me mandou uma mensagem - "vai dar uma olhada no @AlloraNetwork, os modelos não estão lutando sozinhos, estão em 'grupo de chat se atacando e aprendendo uns com os outros'." Com a mentalidade de "tentar mais uma vez", fui brincar no Testnet, e não esperava que aquele mecanismo de "avaliação mútua dos modelos → agregação → autocura" começasse a prever com precisão superior a jogar dados (>53%, não é misticismo).

Modelo único é propenso ao overfitting: muda o mercado e cai.
Dados/Sinais desconectados: duas camadas, on-chain e off-chain, não conseguem formar a imagem completa.
Custo elevado: treinar o modelo sozinho, tempo e GPU custam dinheiro.
Feedback lento: prever se os resultados estão corretos, revisar de forma não sistemática.
Incentivo desequilibrado: é difícil distinguir entre contribuições reais e superficiais na comunidade.

Allora = rede AI descentralizada auto-regenerativa.
Dividir os participantes em Workers (criar modelos/dar respostas), Reputers (fazer de jurados/avaliar) e Topics (temas de tarefas). A rede "combina" as saídas de diferentes modelos, permitindo avaliações mútuas e correções, formando previsões coletivas mais estáveis. Agora a Testnet está quente online: realizar tarefas pode render pontos, que no futuro podem se transformar em ALLO (atenção: pode não ser igual a compromisso), e ainda assim, a entrada não tem barreiras.

[三点拆解]
Como organizar: atribuir tópicos (como "previsão de preços a curto prazo/análise de sentimentos"), trabalhadores submetem resultados, avaliadores pontuam e fazem feedback.
Como se tornar mais forte: "Confronto mútuo → Aprendizagem mútua → Agregação" forma um ciclo de autocura, modelos fracos são marginalizados e o peso dos modelos estáveis aumenta.
Por que agora: o período de atualização da Testnet = alta densidade de participação, muitas tarefas, produção de pontos ativa, os novatos mais fáceis de começar e estabelecer uma "curva de credibilidade" inicial.

[底层支撑]
Mecanismo de três papéis: Produção (Workers) × Avaliação (Reputers) × Roteamento de Tarefas (Topics), formando um ciclo fechado.
Reputação/Ponderação: quem é estável, tem mais poder de fala; avaliações negativas irão diluir o ruído.
Aprendizado agregado: consenso de múltiplos modelos > palpite de um único modelo, naturalmente resistente ao overfitting.
Expansão aberta: diferentes Tópicos são como "salas", capazes de incubar rapidamente novos cenários.
Este conjunto é mais parecido com uma versão de sabedoria coletiva "Numerai descentralizado + Bittensor", mas não requer que você invista em hardware desde o início.

[应用场景]
Previsão de preço da moeda/flutuação a curto prazo: controle de risco de contrato, alocação de posição mais contida.
Monitorização de emoções/opiniões: Alerta de ligação à popularidade da plataforma X dos eventos em cadeia.
Rastreamento de calor narrativo: rotação de força de temas como IA, RWA, BTCFi, etc.
Troca/Sentinela de risco em cadeia: alerta de fluxo de fundos anômalo & áreas de liquidação intensiva.
Fazer mercado/LP de cobertura: usar parâmetros de grade/cobertura calibrados por previsões.
Painel de indicadores do projeto: conversão de atividades, retenção, identificação de robôs, etc.

[成本细节]
Custo do dinheiro: fase de Testnet ≈ 0, o faucet envia dinheiro automaticamente, sem deixar as pessoas na expectativa.
Custo de tempo:
Participação leve (fazer perguntas): 15–30min/dia.
Avançado (ajuste fino/empilhar características): 1–2h/dia conforme a ambição pessoal.
Custo de poder computacional: para iniciantes, pode-se usar modelos leves/métodos baseados em regras, GPU não é essencial; jogadores avançados devem considerar os custos de treinamento/inferência.
Custo de oportunidade/risco: os pontos podem corresponder a tokens, não é garantido; não faça ALL IN no tempo, trate isso como uma participação de aprendizado "alta expectativa/baixo custo" é mais saudável.

[行动指南]

0. Unboxing para novatos em um minuto
Abra o endereço Testnet que começa com allo.
Tutorial:
Vá ao torneira, cole o endereço, e o saldo será creditado automaticamente (agora é totalmente automático, novo worker é diretamente financiado, sem necessidade de solicitação manual).
1. Escolher personagem, começar a jogar e depois otimizar
Sou um novato: quando o Reputer (juiz) aprende primeiro "o que é uma boa resposta".
Eu tenho alguma base: como Worker, submeto previsões de base com um modelo/regra leve.
Entre no tópico apropriado (como "preços a curto prazo" "análise de sentimento"), siga o ritmo da tarefa.
2. Pequeno ciclo em três etapas (reutilizável diariamente)
1）Submeter/Avaliar: Apresentar previsões ou avaliações conforme exigido;
2）Revisão: Olhar para a agregação da rede e suas divergências;
3）Ajuste fino: adicionar características simples (taxa de financiamento, OI, calor da narrativa, efeito calendário).
3. Aumento de Eficiência Avançado
Fazer multi-fontes de características: fluxo de fundos on-chain + X sentimento público + financiamento + calendário de eventos.
Fazer divisão de estratégia: modelos diferentes para mudança de oscilação/tendência;
Fazer uma revisão explicável: usar SHAP/proporção de características (mesmo que seja uma versão simplificada) para dizer a si mesmo onde bombear.
4. Presença na comunidade (um fator de bônus fácil de ser ignorado)
Escreva um breve resumo (mesmo que sejam três pontos) e sincronize sua metodologia e melhorias na comunidade X.
Participe das discussões de revisão de outros, fale com fatos (capturas de tela, valores, carimbos de data/hora).
Nota: Fazer exercícios todos os dias à mesma hora + revisão, a "curva de crescimento" do modelo será mais estável; não mude constantemente entre médias móveis e emoções, se mudar tudo, não verá a causalidade.