Allora

Allora（アローラ、ALLO）は、Upshotチームが開発した、自己改善型（Self-Improving）の機械学習コンセンサスメカニズムを備えた分散型AIネットワークです。単一のAIモデルに依存するのではなく、世界中の独立した機械学習モデル群（ML Workers）が提供する推論を集合知として統合します。

Alloraの独自技術である「文脈認識型ピア予測（Context-Aware Peer Prediction）」により、各モデルの過去の予測精度や現在の市場環境に応じた得意・不得意をネットワークが学習し、最も信頼性の高い推論を動的に重み付けして出力します。

ネイティブトークンであるALLOは、AIトピックの作成、推論リクエスト時の手数料支払い、正確な推論を提供したワーカーやリピューター（検証者）へのインセンティブ配布、およびネットワークのPoSセキュリティ維持に利用されます。

個々の単一AIモデルは特定のデータセットや環境に過学習しやすく、予期せぬ市場変化や未知の状況で誤った出力をするリスク（ブラインドスポット）があります。また、中央集権的なAI APIは不透明で検閲耐性がありません。

Alloraは複数の異なるモデルを強化学習的に束ねる分散型プロトコルを構築することで、単一モデルの限界を克服し、常に自己進化し続ける高精度で検証可能なAIインテリジェンスを提供します。

ネットワークは特定のタスクごとに「トピック（Topic）」を開設し、ワーカーノードが機械学習モデルの推論結果を提出します。同時に各ワーカーは他のノードの予測誤差も相互に推計します。

リピューター（Reputer）が実績データをもとに真の損失（Loss）を評価し、最も優れた予測と評価を行ったノードに対してALLOトークンが報酬として自動分配されます。この循環によりネットワーク全体の予測精度が継続的に向上します。