幾天內，我們見證了馬特的分而複合，這件事的關鍵是川普法案撤銷電車補貼，隨後馬斯克在投票後宣佈將組建 “美國黨”，號稱要代表80%的沉默中間派。 寄希望於民主黨派，折射出人類對集體智能的永恆追求：通過群體決策優化社會治理、解決問題。 人們在政治中引入集體智能，於是有了政黨；在科技中引入集體智能，於是有了互聯網。集體智能一次次讓社會進步，而歷史不會重複，但會押韻。 如今突飛猛進的AI同樣需要集體智能，日前哥大數字新聞研究中心調查顯示：8款主流AI搜索的錯誤率高達60%，可見在追求單體模型強大化的路上，系統性幻覺風險被放任了。 目前的主要矛盾在於個體AI三重困境： 1、知識盲區，即使最頂尖的專業模型，在訓練集外仍是偏科生； 2、錯誤追溯不及時，黑箱機制使修正永遠滯後於災難發生； 3、激勵體系錯位，開發者的商業利益與真相追求存在天然衝突。 當行業苦尋解藥時，一個融資3500萬美金、測試網完成6.92億次推理的AI基建項目@AlloraNetwork，深耕五年，實現用模型協調網絡（MCN）重構智能生產邏輯。 沙特電信、阿里巴巴、朝日電視臺、法國電力旗下 Exaion 以及亞馬遜 AWS均已與之建立合作關係。 人類集體智能的困境，本質是協調機制缺失，既無真相錨點，也無糾偏經濟。 Allora通過四類網絡參與者構建了人機混合的集體智能框架：工作者、信譽者、驗證者和消費者。 工作者包含了28萬個專業化模型，如同各領域的院士，在鏈上博弈機制驅動下，圍繞預測分析、情緒捕捉、生成推理等55個專項主題展開理性合作； 信譽者，正所謂讓英雄去查英雄，讓好漢去查好漢，在AI互相監督的情況下，能有效避免非專業模型在不對口的問題下產生幻覺編故事。 所以，這絕非簡單模型疊加，而是將預測市場博弈機制注入AI協作，聚合28萬模型為追求真相展開持續競爭，選擇最合適的模型給出的答案，最終輸出超越單體模型的超級決策。 比如預測網絡，會召集輿情分析師、歷史事件比對專家、博彩賠率解析師三類模型協同工作。 在這次總統大選中，熱門候選人退選、市場劇烈波動的複雜行情下，Allora 生成的智能預測體Pauly 依然在市場中實盤取得不錯的成績： 3 個月內實現了 polymarket 上13.79% 的 TVL 收益率，折算高達 67.65%年化。 這次Coinbase AgentKit與Allora和Virtual的合作，恰巧構成了AI的身體、大腦和靈魂。 而且，Allora不僅是技術協議的構建，更是一部機器社會的運行憲法。 歷史證明了集體智能始終伴隨頑疾：人類是屁股決定腦袋的，多數人的共識反而可能扼殺真理，而沒有個人利益的AI，正是烏托邦式民主實驗最好的載體。 OpenAI教會AI思考，Allora教會AI辯論。當機器學會人類最深的智慧——相信集體勝過天才，真正的智能革命才剛開始。 Allora通過實時聲譽系統實現動態糾錯，而信譽者和網絡驗證者需要使用 ALLO 代幣進行質押，這使得追求準確率與獲取最大收益形成完美閉環，或許會在整個集體智能的演化過程中畫上一個圓滿的句號。 當科技巨頭仍在訓練萬億參數單體模型時，Allora選擇了一條更具哲學深度的路徑：不創造超級大腦，而設計大腦間的協作規則。 這或許解釋了為何Polychain、Delphi Digital等頂級資本敢押注千萬美元——他們看到的不僅是技術突破，更是智能生產關係的範式轉移。 未來，我們將見證兩種AI進化路線的競爭： 一種是大廠追求全知神的集中化大模型之路； 另一種是Allora的集體智能的協作網絡（MCN）， 未來不可知，但歷史早就給出了它的答案。

明天我qt這條

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@MirraTerminal

期待 Allora 帶來的 Defai 生態