Gruplarda "Yarın dipten satın alabilir miyiz" diye sohbet ediliyor, herkes kendi hislerine göre: K çizelgesine bakıyor, Ahao fonlama oranına bakıyor, ben de bir küçük script çalıştırdım duygu puanı için. Sonuçta ertesi gün açılışta, yön doğruydu ama ritim yanlıştı, kar ters dalgalanma tarafından geri alındı, sinirlenip scripti kapattım. Tam emo iken, arkadaş bir cümle fırlattı - "@AlloraNetwork'e bak, modeller tek başına değil, 'grup sohbetiyle karşılıklı öğreniyorlar'." "Son bir kez daha deneyeceğim" düşüncesiyle testnet'e girdim, beklemediğim bir şekilde onun "model değerlendirme → toplama → kendi kendini iyileştirme" mekanizması, tahmin isabetinin "zar atma"dan daha istikrarlı hale geldiğini gösterdi (>53% o çizgi, gerçekten de kehanet değil).

Tek model aşırı uyum sağlıyor: Farklı bir piyasa koşulunda başarısız oluyor.
Veri/sinyal ayrımı: Zincir üstü ve zincir altı iki ayrı katman, bütün resmi oluşturamaz.
Maliyet yüksek: Kendi modelinizi eğitmek, zaman ve GPU para demektir.
Geri bildirim yavaş: Tahminlerin doğru olup olmadığı, sistemli bir şekilde gözden geçirilmedi.
Teşvik dengesizliği: Toplumda gerçek katkılar ile suistimal arasındaki ayrımı yapmak zor.

Allora = Kendini iyileştiren merkeziyetsiz AI ağı.
Katılımcıları Workers (model çıkaran/cevap veren), Reputers (hakemlik yapan/puan veren), Topics (görev teması) olarak ayırın. Ağ, farklı modellerin çıktısını "bir araya getirir", karşılıklı değerlendirme ile düzeltir ve daha sağlam bir toplu tahmin oluşturur. Şu anda Testnet'te yoğunluk çevrimiçi: görev yaparak puan kazanabilirsiniz, gelecekte ALLO'ya yansıyabilir (not: olabilir ≠ taahhüt) ve ayrıca girişte sıfır engel bulunmaktadır.

[三点拆解]
Nasıl organize edilir: Konuya göre konu dağıtımı (örneğin "kısa vadeli fiyat tahmini/duygu analizi"), Çalışanlar sonuçları sunar, Değerlendirenler puan verir ve karşılaşma yapar.
Nasıl güçlenilir: "Karşılıklı eleştirme → Karşılıklı öğrenme → Birleşme" kendini iyileştirme döngüsü oluşturur, zayıf modeller marjinalleşir, sağlam modelin ağırlığı artar.
Neden şimdi: Testnet güncelleme dönemi=katılım yoğunluğu yüksek, çok sayıda görev, puan üretimi aktif, yeni başlayanlar en kolay şekilde başlayabilir ve erken "itibar eğrisi" oluşturabilir.

[底层支撑]
Üç rol mekanizması: Üretim (Workers) × Değerlendirme (Reputers) × Görev yönlendirme (Topics), kapalı döngü oluşturur.
Güvenilirlik/Ağırlıklı: Kim stabilse, o kadar çok söz hakkına sahiptir; olumsuz yorumlar gürültüyü seyreltir.
Birleşik Öğrenme: Çoklu Model Konsensüsü > Tek Model ile Düşünmek, doğal olarak aşırı uyuma karşı dayanıklıdır.
Açık genişletme: Farklı Konular "odalar" gibi, yeni senaryoları hızlıca kuluçkaya yatırabilir.
Bu daha çok "merkeziyetsiz Numerai + Bittensor'un kolektif zeka versiyonu" gibi, ancak baştan itibaren donanım satın almanıza gerek yok.

[应用场景]
Coin fiyatı/Dalgalanma kısa dönem tahmini: Sözleşme risk yönetimi, pozisyon ayarlaması daha ihtiyatlı.
Duygu/Algı İzleme: Zincir Üstü Olay × X Platformu Sıcaklık Bağlantılı Uyarı.
Hikaye sıcaklık takibi: AI, RWA, BTCFi gibi temaların güçlü ve zayıf döngüsü.
Borsa/Zincir Üstü Risk Gözetmeni: Anormal Fon Akışı & Tasfiye Yoğun Bölge Uyarısı.
Piyasa yapıcı/LP hedge: Tahmine göre ayarlanan ızgara/hedge parametreleri kullanın.
Proje ekip göstergeleri panosu: etkinlik dönüşümü, kalıcılık, robot tanıma vb.

[成本细节]
Para maliyeti: Testnet aşaması ≈ 0, musluk otomatik olarak para verir, insanları merakta bırakmaz.
Zaman maliyeti:
Hafif katılım (soruları takip etmek): 15–30dk/gün.
İleri düzey (ince ayar/yığın özellikler): 1–2s/ gün kişisel hırsınıza bağlı.
Hashrate maliyeti: Başlangıç için hafif model/kural yöntemi kullanılabilir, GPU zorunlu değildir; ağır oyuncular daha sonra eğitim/çıkarım maliyetlerini değerlendirebilir.
Fırsat maliyeti/Risk: Puanlar token ile ilgili olabilir, garanti değildir; tümüyle yatırım yapma zamanı, bunu "yüksek beklenti/düşük maliyet" öğrenme odaklı katılım olarak düşünmek daha sağlıklıdır.

[行动指南]

0. Yeni başlayanlar için bir dakikada kutu açma
allo ile başlayan Testnet adresini açın.
Kılavuz:
Musluktan gidin, adresi yapıştırın, otomatik olarak hesaba geçer (şu anda tamamen otomatik, yeni işçi doğrudan fonlanır, manuel başvuruya gerek yok).
1. Karakter seçin, önce deneyin sonra optimize edin
Ben yeni sayılırım: Reputer (hakem) öncelikle "iyi bir cevap nedir" öğrenmelidir.
Biraz temelim var: Worker olarak, hafif model/kurallar ile temel tahmin sunuyorum.
Uygun bir konuya (örneğin "kısa vadeli fiyat", "duygu analizi") girin ve görev temposuna uyun.
2. Üç Adım Küçük Döngü (günlük olarak yeniden kullanılabilir)
1）Gönder/Değerlendir: Talebe uygun olarak tahmin veya puan verin;
2）Gözden Geçirme: Ağ toplaması ve senin sapmalarını tekrar gözden geçirme;
3）Hafif Ayarlama: Basit özellikler ekle (fonlama oranı, OI, anlatı sıcaklığı, takvim etkisi).
3. İleri Seviye Verimlilik
Uzun pozisyonlar için çoklu özellikler: zincir üzerindeki fon akışı + X kamuoyu + fonlama + olay takvimi.
Strateji bölme: Dalgalanma/trend geçişi için farklı modeller;
Açıklanabilir geri dönüş yapın: SHAP/özellik oranlarını (basit versiyonu bile olsa) kullanarak nerelerde zayıf kaldığınızı kendinize söyleyin.
4. Topluluk Varlığı (Kolayca Göz Ardı Edilebilecek Ek Strateji)
Kısa bir geri dönüş yazısı yazın (üç madde bile olsa), X/topluluğunda metodolojinizi ve geliştirmelerinizi senkronize edin.
Başkalarının analiz tartışmalarına katılın, somut verilerle konuşun (ekran görüntüleri, sayılar, zaman damgaları).
Not: Her gün aynı saatte soru çözme + analiz yapma, modelin "büyüme eğrisi" daha stabil olacaktır; bir yanda hareketli ortalama bir yanda duygu varsa, hepsini değiştirirseniz neden-sonuç göremezsiniz.