ビッグニュース:@brynlloraトークンを回収しました

アローラ

@alloranetworkについて考える最も有用な方法の 1 つは、「意図」というレンズを通して考えることだと思います。 ブロックチェーンでは、トランザクションは明示的な関数呼び出しであり、ユーザーが何かを成し遂げるために指定しなければならない状態遷移です。 これは最適とは言えません:ユーザーは、目標を適切なオンチェーンアクションに変換するという面倒な作業を行わなければなりません。 インテントを使用すると、ユーザーは目標を述べ、専門のソルバー市場が最適なオンチェーン アクションのセットを発見して実行します。 ソルバーが担当するのはこれだけなので、これらのソルバーマーケットは非常に効率的です。その結果、実行が向上し、エンドユーザーが負担するオーバーヘッドが減ります。 今日の AI は、プレインテント ブロックチェーン UX によく似ています。 現在、AIを使用するには、ユーザーが既存のモデルの状況を調査し、特定の目的に最適なモデルを決定するという面倒な作業を行う必要があります。 この AI UX のフレーバーを「モデル中心の AI」と呼んでいます。 @alloranetwork のようなモデル調整ネットワークは、AI UX の新しいパラダイム、つまり目的中心の AI に私たちを導きます。 エンドユーザーは、モデルを選択する代わりに、目的と、その目的を達成するために良い仕事をすることがどのようなものかを指定するだけです。 ネットワークは、その目的を中心に多くのモデルを調整し、その出力をスコアリングし、最良の貢献から引き出されるインテリジェントに重み付けされた集計を返します。 これにより、モデルの検出と集約がそのために特別に構築された市場にオフロードされ、結果を向上させながらエンドユーザーの負担が軽減されます。 分散型ネットワークは、リソースをプロビジョニングするための狭いスコープで効率的な市場をインスタンス化するのに最適です。 モデル調整ネットワークは、それを適用して、最高のマシンインテリジェンスを効率的にプロビジョニングします。 AI UXの未来は目的中心です。