Cours de Sonic

#Zilliqa $Zil J'espère que dans la prochaine vague, certaines altcoins qui sont bloquées à leur plus bas historique commenceront à se réveiller et à pousser vers de nouveaux sommets. $ZIL $GALA $DOT $ATOM $EGLD $S $XTZ $VET

Attends, pourquoi ai-je autant de choses à faire ces jours-ci ? Faisons un peu de tri - - - - - Projet principal 1. @SentientAGI - A reçu un investissement de 85 millions de dollars, mais tu ne fais rien ? 2. @MMTFinance - TVL a dépassé 500 millions, mais tu ne fais rien ? - C'est le DEX numéro un de Suï, mais tu ne fais rien ? - Il est aussi sur le Bitpad, mais tu ne fais rien ? 3. @Talus_Labs - Par hasard, j'ai été choisi comme KOL et je suis devenu le principal - Ce serait bien de faire du bruit avec les gars de Suï, non ? - - - - - Projets secondaires 1. @AlloraLabsHQ - A reçu 33 millions d'investissement et c'est un court terme, mais tu ne fais rien ? - Mais est-ce vraiment à court terme ? Pourquoi ça s'allonge de plus en plus ? 2. @Everlyn_ai - J'ai été trahi par le bruit, mais la saison 2 semble prometteuse - De toute façon, maintenant que j'ai payé, faisons des vidéos sérieusement 3. @rainbowdotme - Pourrait devenir une dApp importante dans le camp @base - C'est un portefeuille assez fondamental, donc je le surveille de près 4. @SonicLabs - La saison 1 vient de se terminer, mais les récompenses de la saison 2 sont alléchantes - La saison 2 promet des récompenses chaque mois pendant 3 mois 5. @billions_ntwk - Projet haut de gamme, sélection de produits authentiques par @powitkorea - J'ai même acheté des NFT pour commencer à faire du bruit 6. @irys_xyz - C'est l'un des choix de Kogatu, je vise à goûter - C'est un projet qui fait du bruit depuis environ 4 mois, le leaderboard est serré - Mais je prévois de viser seulement le 1000ème rang 7. @monad - Récemment, un énorme baleine a atteint une FDV de 15 milliards sur le marché primaire - Les récompenses de bruit n'ont pas été révélées, mais l'onboarding est fait - Honnêtement, viser le leaderboard n'est pas très éthique, mais je vais au moins goûter.. 8. @moonbirds - Honnêtement, je ne faisais rien parce que je n'ai pas reçu de boost NFT - Mais j'ai entendu dire que le token $BIRD va sortir - En voyant tous les KOL utiliser le PFP de Moonbirds, je ressens une certaine urgence - - - - - Avant l'onboarding de Kaito / Autres plateformes 1. @GoKiteAI - Kaito a fait une déclaration sur Kite-Oh => Il y a de fortes chances qu'il soit onboardé par Kaito, non ? 2. @gaib_ai - Les badges ont déjà été confirmés sur l'API - Kogatu continue d'organiser des événements - Je crois que la saison de dépôt est la dernière (TGE BIENTÔT ?) 3. @dango - Il y a Starboard sur GALXE - C'est un projet prometteur, Puffdex - Cependant, c'est encore sur le testnet, donc faire du bruit est la meilleure option - - - - - Je ne comprends pas pourquoi il y a autant de projets qui ont l'air délicieux. Il semble que récemment, MIRA et FALCON m'ont tellement bien nourri que je suis inquiet de savoir quel projet va montrer une telle performance, donc je veux tous les surveiller. La vie d'un Yapper est vraiment occupée..

Allora Network intelligence collective @AlloraNetwork est un protocole d'intelligence collective décentralisé conçu pour surmonter les limites structurelles des modèles de développement d'IA centralisés. Ce réseau est construit sur la blockchain Cosmos et met en œuvre une "intelligence collective auto-améliorante" qui améliore ses performances grâce à l'évaluation mutuelle et aux retours d'expérience, au lieu que les modèles individuels apprennent de manière isolée. Cela vise à résoudre les problèmes d'opacité, de biais et de concentration du contrôle associés aux modèles d'IA traditionnels, et est présenté comme une alternative à un écosystème d'IA dominé par des entreprises centralisées. La structure d'Allora se divise en trois éléments clés. Premièrement, grâce à une structure de coopération de modèles décentralisés, plusieurs modèles de travailleurs (Worker) participent par unité de sujet (Topic), les évaluateurs (Reputer) vérifient les performances, et le coordinateur (Coordinator) intègre les résultats agrégés sur une base pondérée. Deuxièmement, grâce à une boucle d'auto-amélioration basée sur l'évaluation par les pairs, le réseau augmente continuellement sa précision. Chaque modèle prédit les performances d'autres modèles et ajuste les poids en les comparant aux résultats réels. Troisièmement, il fonctionne sur une structure de "paiement selon la volonté de payer (PWYW)", permettant aux utilisateurs de payer ce qu'ils souhaitent pour demander des prédictions. En conséquence, les modèles reçoivent des récompenses proportionnelles à leurs performances et à leur précision, et les ressources du réseau sont allouées dynamiquement en fonction de la demande du marché. Sur la base du testnet, Allora a réalisé plus de 690 millions d'inférences, avec plus de 288 000 modèles actifs sur 55 sujets. Pour les prévisions directionnelles à court terme sur le Bitcoin, il a montré un avantage statistiquement significatif de plus de 53 %, et pour les prévisions à long terme, plus de 58 % par rapport aux prévisions aléatoires. Ces données suggèrent que la précision des prédictions basées sur l'intelligence collective présente des performances de reconnaissance contextuelle supérieures à celles des approches à modèle unique. D'un point de vue technique, Allora met en œuvre l'apprentissage automatique à connaissance nulle (zkML) pour prouver la légitimité des calculs sans révéler la structure interne des modèles ou des ensembles de données. Cette fonctionnalité résout le problème de "boîte noire" des IA centralisées et permet de valider des résultats de prédiction fiables sur la chaîne. Cette technologie a été intégrée à des protocoles DeFi tels que PancakeSwap, générant effectivement plus de 3,8 millions de dollars de volume de transactions de paris, prouvant ainsi son efficacité. En termes d'expansion de l'écosystème, Allora a établi des partenariats stratégiques avec AWS, @plumenetwork, ZKsync, gumi, @SonicLabs, etc. AWS fournit un soutien en infrastructure, Plume utilise des données du marché des actifs réels (RWA), et ZKsync s'occupe de l'expansion de la couche 2. De plus, grâce à la structure décentralisée basée sur Cosmos, la création de sujets et le déploiement de modèles sont résistants à la censure, et la gouvernance via le token $ALLO permet un écosystème centré sur les participants. Cependant, d'un point de vue à long terme, plusieurs risques structurels existent. Les entreprises d'IA centralisées disposent de plus de 12 milliards de dollars de revenus annuels en IA et de ressources de calcul écrasantes, les plaçant largement en avance sur les modèles décentralisés en termes de vitesse et d'efficacité. De plus, la validation zkML entraîne des coûts de calcul 10 à 100 fois plus élevés par rapport aux systèmes centralisés, et la limite d'environ 1 000 TPS du réseau Cosmos rend difficile l'exécution de tâches d'IA à grande échelle sur la chaîne. Sur le plan juridique, la responsabilité des réseaux décentralisés est floue en vertu des réglementations sur l'IA (EU AI Act) et des réglementations sur la protection des données (RGPD, etc.), et il existe un risque que le token ALLO soit considéré comme un titre. En conclusion, Allora Network peut être considéré comme une tentative expérimentale de proposer des alternatives techniques et économiques pour résoudre les problèmes d'opacité et de contrôle de l'IA. Il a déjà prouvé sa faisabilité technique sur le testnet et a établi une infrastructure d'inférence décentralisée vérifiable, occupant ainsi une position unique sur le marché des infrastructures d'IA Web3. Cependant, la stabilité réelle, l'évolutivité, la capacité de réponse réglementaire et l'expansion de la participation à l'écosystème après le lancement du mainnet restent des variables décisives pour le succès. Si ce réseau parvient à inciter une large participation et à résoudre les problèmes d'efficacité de calcul, Allora pourrait se positionner comme une véritable contrepartie à l'ordre de l'IA centralisée. En revanche, si des goulets d'étranglement techniques ou des risques réglementaires se concrétisent, la vision d'une "IA décentralisée vérifiable" pourrait rester confinée à un marché de niche limité.