Allora 网络的 31 个用例

去中心化 AI 有潜力将不透明、中心化的黑盒 AI 系统转变为协调机器智能的开放网络。然而，从历史上看，少数行业巨头垄断了 AI 的发展，阻碍了其融入去中心化环境，并扭曲了公众的认知。像 zkML 和联邦学习等最新进展无疑为将安全、无需信任的 AI 嵌入去中心化应用铺平了道路。

然而，去中心化 AI 仍然面临着确保模型随时间持续自我改进，以及对任何给定的 AI 生成输出建立无可辩驳的信任的障碍。这个双方面的问题——在保持最大适应性的同时确保无需信任的 AI——一直是阻止 AI 无缝、可扩展地集成到去中心化网络中的症结所在。

作为一个自改进的去中心化 AI 网络，Allora 为 AI 计算建立了一个可靠的、密码学上可验证的基础，解决了迄今为止阻碍 AI 的双方面问题。此外，Allora 实施了一种激励结构，奖励网络上的模型，奖励它们相对于其专业主题的输出的准确性。作为一个上下文感知的网络，Allora 能够根据两个因素评估模型输出：真实世界的条件和对等模型。换句话说，网络决定了给定特定情况下的最佳模型输出。

建立在 Allora 上的模型不是作为孤立的组件发挥作用，而是随时间不断地从对等模型的表现中学习。这种涌现的元智能（大于任何单个预测器）以递归方式适应新数据，这意味着多个模型的共同努力会产生比任何一个模型都更准确的推论。

建立在 Allora 网络上的基础模型，Upshot 定价模型，凭借其在 资产估值 方面的 ###precision 在近 3 年的时间里脱颖而出，始终如一地为超过 4 亿个资产提供估值，准确率在 95-99% 之间。Allora 网络不仅仅是一个单一的模型；它是一种构建自改进、去中心化、以目标为导向的 AI 网络的方式，每个网络独立运行以确保系统的稳健性和可扩展性，同时不断地相互学习。

Allora 的初始解决方案：

• AI 价格馈送：Allora 的 AI 价格馈送为广泛的资产提供动态、实时的定价，通过可靠的、数据驱动的洞察力来支撑市场，从而提高透明度和流动性。
• AI 驱动的保险库：Allora 的 AI 驱动的保险库提供定制的、智能的资产管理解决方案，该解决方案适应市场状况并优化回报，无需人工管理。
• AI 风险建模：Allora 复杂的 AI 风险建模工具提供细致的、预测性的洞察力，从而可以做出更明智的决策和采取稳健的风险缓解策略。
• AnyML：AnyML 使访问高级机器学习变得民主化，允许用户将任何 AI 或 ML 模型集成到他们的产品中。

Allora 的核心是为开发者提供了一个必不可少的工具包：创建去中心化 AI 应用程序所需的一切。这包括联邦学习框架、zkML 集成工具（如 zkPredictor）、自适应模型聚合方法、去中心化激励结构、安全保证和分析仪表板。借助这个通用的技术栈，开发者可以构思、改进和部署大量的用例，其中一些用例在下面列出。

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DeFi

DeFi 已经改变了我们访问和利用金融服务的方式。通过去中心化协议（而不是传统机构）交换价值和资产，可以无需许可地创建复杂的金融产品。在加密货币出现之前，少数有影响力的实体控制着货币系统。这种中心化控制已经持续了几十年，禁止了普遍使用先进的投资工具。

Allora 网络利用 zkML 和联邦学习等技术为 DeFi 开辟了一条新道路。去中心化 AI 在打造先进的投资工具方面发挥着关键作用，尤其是那些涉及实时数据分析、用于动态估值、风险评估和预测分析的 AI 驱动的洞察力的工具。凭借这些能力，建立在 Allora 上的金融产品比中心化框架更高效、透明和易于访问。

1. AI 驱动的奖励策略

当前的 DeFi 回报策略通常在实时市场响应方面遇到困难，并且它们处理大量数据集的能力受到限制，从而导致回报优化程度降低。另一方面，AI 可以以人类无法复制的速度和效率分析数据，从而克服了这些限制。

基于这些分析，像 RoboNet 这样的 DeFi 协议可以实施一个 AI 模型，该模型制定动态回报策略，包括在特定时间间隔或价格点进行购买、持有和出售的组合。然后将自动执行此策略以优化最大回报，从而确保任何人都可以使用机构级的投资策略。

2. AI 增强的预测市场

传统的预测市场通常流动性较低，尤其是在利基领域。AI 代理可以通过有效地管理做市和交易策略来克服这些限制。AI 代理比人类交易者更有效率，可以显著增加交易量。这种更高的活动量可以提高流动性，使市场更有效率，同时还能提供跨利基事件的更准确的预测。

预测市场可以建立在 Allora 网络上，以创建专注于各个领域的 AI 代理，分析包括历史趋势、时事和细致的市场指标在内的大量数据集，然后根据这些分析在不同的预测市场中进行交易。这导致了以前无法获得的更细粒度的预测。然后，这些代理可以管理链上 DeFi 保险库，使用存入的资金自主地跨相关的预测市场进行交易，从而促进动态做市和交易执行，以增强流动性和交易量。

有关 AI 代理如何在预测市场中运作的更深入分析，请阅读 Upshot 首席执行官 Nick Emmons 的 帖子。

3. AI 优化的 Perp DEX 流动性管理

Perp DEX 依赖于积极和细粒度的流动性管理才能有效运作，这在历史上导致了效率低下，例如滑点、对快速市场变动的延迟响应以及难以维持最佳订单簿深度。然而，Allora 的 AI 价格馈送为 perp DEX 引入了必要的流动性优化功能。

AI 可以实时分析市场状况，预测高波动或交易量的时期。基于这些预测，AI 可以动态调整订单簿中的流动性。这意味着保持健康的买卖订单比例，这对于市场稳定至关重要，从而通过最大限度地减少因突然市场变动造成的滑点来保障交易者的价值。

平台上的做市商可以通过集成 Allora 的 AI 驱动的价格馈送以进行流动性优化来进一步提升他们的产品。通过预测峰值波动时期，流动性提供商可以抢先调整其去中心化订单簿中的流动性参数，从而保持与即将到来的状况相符的平衡订单比例——这对于平台平衡和最小滑点至关重要。

4. 适用于长尾和真实世界资产的 AI 驱动的价格预言机

诸如实物和数字收藏品之类的长尾资产由于其独特性和低市场流动性，传统上面临着定价挑战。然而，Allora 的 AI 价格馈送可以实现根据每种资产的独特特征量身定制的准确、可靠的估值。这些高级预言机通过从不仅仅是市场价格的广泛来源中提取洞察力来克服传统价格预言机的局限性，包括社交媒体情绪、新闻文章和历史趋势，从而确保了全面而可靠的估值机制。

诸如 Watches.io 和 NFTfi 这样的平台已经在长尾价格预言机中率先使用 AI。Watches.io 利用 Allora 的 AI 来支撑其由手表支持的 NFT 金融化，从而提供安全、透明的定价机制，该机制支持各种金融衍生品，例如 NFTfi 的代币化手表贷款。该相同过程可以应用于其他 RWA，例如房地产、运动鞋和稀有收藏品。

5. 自动化的链上指数基金

自动化的链上指数基金通过消除对成本高昂的基金经理的需求，从而为传统指数基金提供了一种现代化的转变。相反，通过 AI 驱动的资产重新分配，AI 可以持续监控市场并在各种资产（例如加密货币中的前 20 个代币、小盘代币之类的利基行业或 NFT 指数）之间轮换投资。AI 的使用不仅可以基于全面的市场分析优化回报，而且还可以显著减少对复杂投资策略的障碍。

自动化指数基金分配可以允许平台向投资者提供动态管理型投资组合的优势，该投资组合可以立即适应市场波动。这项创新使得动态、复杂的投资策略更容易获得，从而无需手动监督，因此减少了传统的指数基金管理费用。

6. AI 驱动的最大可提取价值

AI 将改变链上交易的优化方式。AI 可用于预测加密货币投资者的未来行为，这将能够执行超越当前基于模拟的方法的先进 MEV 策略，包括交易重新排序、插入和创建新交易。通过利用概率和多区块利润提取策略，AI 驱动的 MEV 机器人可以以前所未有的精确度和效率识别和利用有利可图的机会。

对于区块构建者和搜索者，AI 代理可以直接执行或推荐特定操作，以通过重新排序或创建交易来利用套利机会。这种精确的实时策略增强可以显著提高这些 DEX 上交易的效率和盈利能力。

7. AI 驱动的交换聚合和交易路由

AI 驱动的交换聚合和交易路由通过引入实时适应性来优化交易，从而解决了当前 DEX 方法的局限性，这些优化交易的因素包括费用、滑点和流动性。利用 AI 分析多个平台上的大量数据将有助于识别最有效的交易路径，从而超越传统的静态路由方法。一个 AI 代理，能够实时评估流动性、交易费用、滑点率和可用交易对，从而确保以尽可能有利的方式执行交易。

对于 DEX 聚合器，AI 增强的路由可以持续扫描和评估众多 DEX 上的可能兑换路由。然后，AI 可以查明以最小化成本并最大化交易者的回报的最佳路径。结果将是一个自动化的、智能合约执行的交换，遵循 AI 推荐的路线，从而简化交易流程并确保交易者在每次交易中获得最佳交易。

以下是这种做法可能如何运作：

• 交易者希望在 DEX 上将一个代币交换为另一个代币。
• AI 代理评估多个 DEX 上的所有可能的兑换路由。
• 它确定了一个最佳路线，可以最大限度地减少费用并最大化回报。
• 交换通过智能合约自动执行，遵循 AI 推荐的路线。

8. 使用 AI 的基于意图的区块链求解器

与在显式命令上运行的传统求解器不同，AI 驱动的求解器可以理解并有效地执行复杂的用户意图，即使是处理细致的请求时也是如此。与其仅仅基于显式命令执行交易，“意图”允许用户将交易构建和执行委派给称为“求解器”的新参与者。配备自然语言处理和上下文感知功能的 AI 模型可以解释这些意图，其细微程度远远超出基本指令。

DeFi 平台可能会允许所有用户采用 AI 驱动的求解器来发现智能方法来满足不同的意图。例如，诸如“我想以不超过每个 ETH 3,500 美元的价格购买 10 个 ETH”之类的意图可以由 AI 求解器处理，该求解器评估范围广泛的市场机会，可能会承担最小的风险来最大化利润和价值。这将允许 DeFi 协议提供更个性化和高效的金融服务，从而确保交易的执行与用户的交易目标保持一致。

9. 高级贷款承销

贷款承销在很大程度上受智能合约中编码的直接逻辑的约束，这通常缺乏复杂风险评估所需的深度和灵活性。AI 可以开发更先进、资本高效的贷款系统，从而提供对风险因素的细致评估。这种方法利用 AI 来评估借款人的信誉、评估 RWA 的抵押品价值以及适应不断变化的市场状况。这将提高资本效率并将贷款条款与借款人的细致需求更紧密地结合起来。

贷款人可以通过集成 Allora 的 AI 风险建模解决方案来显著增强他们的贷款框架。这种集成将允许对抵押品和借款人可靠性进行更细粒度的评估，从而有助于定制诸如利率、贷款价值比和还款时间表之类的贷款条件。设置准确反映风险和借款人情况的条款可以扩大信贷获取范围。

10. 去中心化债券发行和估值

当前的债券发行和估值面临效率低下、可访问性有限和实时数据分析不足的问题。长期以来，这些问题一直困扰着债券市场。AI 可以根据市场状况、发行人信用度、利率和预测的回报来仔细评估债券。

市政部门可以通过使用 AI 代理（评估政府的财务状况、项目的可行性和普遍存在的市场状况）发行债券来为基础设施项目提供资金，从而准确确定债券的价值，并随后设置有竞争力的利率。然后，投资者可以直接在 DeFi 平台上购买这些债券，所有条款都通过智能合约高效地管理。此外，AI 代理可以持续重新评估债券，从而使债券发行流程简化、透明和动态。

11. AI 驱动的保险库

保险业花费了太多的资源来解决索赔。他们的流程因人工管理和缓慢的决策而陷入困境。AI 可以通过自动化这些流程并确保更准确、更快的结算来彻底改变该行业。通过在去中心化保险库中采用 AI 来自动化策略管理，从提交索赔到最终结算的流程不仅变得更快，而且更精确。

AI 可以自动化保险生命周期的各个方面——管理、跟踪和更新策略，以及基于严格、预定义的标准来评估和解决索赔。例如，保险公司已经使用预测模型来估算飓风造成的损失。但是，想象一下一种 AI 驱动的保险产品，该产品基于复杂的风险模型，甚至可以在风暴过后在第 0 天支付一部分飓风索赔。结果将是一个更加高效的流程，对于保险公司和被保险人而言都是如此。

DAO

从理论上讲，DAO 允许采用更加灵活和响应迅速的治理模型，其中决策反映了集体意志，而不是少数人的利益。然而，在实践中，DAO 面临着重大挑战，包括在处理大量信息以进行决策的效率低下，以及在实现真正的共识方面的困难。这可能会导致治理瘫痪和降低运营效率。缺乏先进的分析工具来筛选提案并预测其结果常常使 DAO难以发挥其治理潜力。

集成去中心化 AI 可以自动评估基于设定标准的提案，根据历史数据预测这些提案的结果，并提供对这些提案的潜在影响的更细致的分析，从而增强 DAO 的决策流程。

12. DAO 国库管理

DAO 难以准确预测其国库决策的结果。通过利用 AI，DAO 可以分析数据来预测现金流、投资回报和财务风险，从而促进更具战略性的资金分配和管理决策。

DAO 可以利用 AI 驱动的分析模型来增强其国库管理。这些模型将使平台能够做出有关投资、预算和流动性管理的据数据驱动的决策。这种方法不仅符合 DAO 努力实现的透明度和信任度，而且还确保更有效地管理国库的资源，从而保障组织的财务状况。

13. AI 代理作为治理参与者

AI 代理可以解决 DAO 中普遍存在的选民冷漠问题。这些代理将引入一种精确的、数据驱动的参与方式，从而消除选民冷漠以及 DAO 代表与其选民利益之间经常出现的不一致。缺乏这种技术以前会让 DAO 和政治系统都难以维持积极和具有代表性的治理结构。

AI 代理可以参与治理决策，自动对提案进行投票或协助制定政策。这些 AI 代表将根据其选民的个人政治偏好和价值观进行培训，从而使他们能够自动按照这些利益进行投票。这些代理可能会比人类代表更准确地代表其选民的特定偏好。这种自动化的参与将确保所有决策始终与社区的利益保持一致。最终，这将营造一个更加投入并与集体意志保持一致的治理环境。

游戏

在游戏中集成 AI 可以提供不仅更具沉浸感，而且高度个性化的体验，从而塑造出能够从每个玩家的独特技能和愿望中学习并适应的比赛。然而，对中心化 AI 系统的依赖带来了重大挑战，包括对隐私的担忧以及无法随着玩家的输入实时动态地发展游戏世界。因此，玩家通常会留下感觉静态且与他们的行为脱节的体验。

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去中心化 AI 提供了一种创建更具适应性的游戏机制，甚至实时游戏内经济调整的方法。这种方法不仅增强了玩家的安全性，而且还为游戏个性化开启了新的可能性，从而使每个玩家的体验都独一无二。通过应用去中心化 AI，游戏可以成为动态环境，可以响应其全球玩家群体的不同偏好。

14. 使用 AI 的个性化游戏体验

在游戏体验中，玩家的个性经常被忽略，从而导致静态和一维的游戏玩法。AI 通过使游戏能够适应个人的游戏风格和选择来提供解决方案。要实现这种个性化程度，主要障碍是缺乏能够实时理解和适应每个玩家微妙偏好的技术。

游戏工作室可以集成 AI 代理，以分析玩家的互动、决策和表现，从而动态调整游戏元素，例如难度级别、故事路径和游戏内事件。这可确保为每个玩家量身定制独特的游戏体验。此外，AI 可以不断地从每个玩家的行为中学习，因此游戏可以按照玩家不断发展的风格进行转变，从而确保始终提供新鲜而引人入胜的体验，从而提高长期玩家保留率。

15. AI 优化的区块链游戏策略

从历史上看，一刀切的游戏策略建议未能考虑到个人玩家行为和游戏世界的动态性。在这种情况下，AI 能够提供个性化的、实时的战略洞察力，这些洞察力会随着游戏及其玩家的发展而发展。传统的策略指南一直难以适应每个玩家的独特游戏风格，从而留下了 AI 可以独特定位以填补的空白。

基于深入的分析，AI 可以就如何优化其游戏玩法向玩家提供建议。对于涉及交易或其他游戏内资产的游戏，AI 甚至可以分析市场趋势和资产价值，从而为玩家提供最佳资产管理方面的洞察力。

结果是一个游戏生态系统，其中每个玩家的旅程都是独特的，并受到 AI 驱动的洞察力的支持，从而最大限度地提高参与度和战略成功。

16. AI 增强的虚拟经济管理

游戏经济难以应对影响玩家体验的通货膨胀或资源耗尽。这些问题使得游戏中的经济稳定成为首要问题。AI 引入了自适应控制和预测能力，从而可以维持平衡且引人入胜的虚拟经济，该经济可以响应玩家的行为和市场动态而发展。

在基于区块链的 MMORPG 中，玩家可以在其中交易 NFT 和游戏内代币，AI 模型可以在监控游戏世界的经济脉搏方面发挥关键作用。通过持续分析交易数据，AI 可以识别可能表明通货膨胀或其他经济失衡开始的趋势。在检测到这些趋势后，AI 可以实施对策，例如调整有价值物品的掉落率或修改交易费用，以保持经济平衡。这种 AI 驱动的方法可确保虚拟经济动态调整，以保持稳定并对所有玩家公平。

17. 增强的 NPC 互动

非玩家角色是身临其境的叙事和玩家参与视频游戏的关键组成部分。通过提高 NPC 的智能和响应能力，玩家可以体验到更真实和更有意义的互动——其中 NPC 可以从玩家的行动中学习、记住并做出反应。传统上，由于静态编程模型的功能的限制，创建这种动态 NPC 行为的复杂性，无法真正适应或反映玩家的细致决定。

集成 AI 为希望为虚拟世界注入活力的开发者提供了新的可能性。想象一下具有高级 NLP 和机器学习功能的 NPC，使他们能够以更细致和更人性化的方式理解并响应玩家的选择。因此，NPC 将成为游戏叙事中的动态参与者，能够与玩家建立关系并根据这些互动来改变游戏的过程。这将增强游戏体验的深度，并确保每个玩家的旅程都是独一无二的，从而培养与游戏世界及其居民的更深层次的联系。

18. 增强移动赚钱经济的移动验证

必须在移动赚钱平台上进行移动验证，以保持值得信赖和健康的经济。AI 和 zkML 技术可用于确保根据真正的活动公平分配奖励，从而鼓励大家更一致和诚实地参与。以前，挑战在于准确验证物理运动的真实性，而无需侵入式跟踪或易于欺骗的系统。

但是，移动赚钱平台可以使用诸如 Allora 的 zkPredictor 这样的 zkML 技术来启用安全、保护隐私的验证流程。zkML 或零知识机器学习，允许系统在不暴露任何个人用户数据的情况下验证物理活动。这可以确保根据经过验证的活动公平分配奖励，并打击对身体活动的欺诈性索赔。

19. AI 驱动的反作弊

随着游戏变得越来越金融化，作弊变得比以往任何时候都更有利可图。玩家甚至使用机器人来刷物品并在网上出售。整个业务已经出现，它们会耕种物品并将其出售给玩家，而其他作弊行为（例如瞄准机器人和传送黑客）可以完全破坏游戏体验。今天已经在使用反作弊系统——它们通过在玩家的计算机上运行一个程序来检查可疑活动。但是，这没完没了的猫捉老鼠游戏，黑客正在寻找越来越有效的手段来规避检测，例如在连接到其游戏 PC 的单独笔记本电脑上运行作弊程序。

由于 web3 游戏中的玩家拥有他们作为 NFT 的游戏内物品，因此作弊的动机只会增加。AI 可能是捕捉和阻止这些作弊行为的有效手段。通过分析玩家的行为和交易，AI 系统可以识别出表明作弊行为的违规行为。例如，AI 可以标记那些在获胜比赛、游戏时间、赚取游戏币数和其他行为方面超出预期钟形曲线的玩家。它还可以检测长时间刷低等级内容的机器人，而从不离线。借助 AI 监控这些危险信号，游戏发行商可以对作弊者采取迅速行动，从而确保为所有玩家提供更公平、更愉快的游戏体验。

可再生能源

使用可再生能源象征着朝着可持续发展迈出的关键一步，旨在减少碳排放和全球对化石Gas的依赖。但是，集成太阳能和风能等可再生能源带来了挑战，包括发电的变化以及难以预测的供需。传统系统一直在努力解决这些问题，通常导致能源分配和存储效率低下，最终导致可再生资源利用不足。

去中心化 AI 可以实现更准确的预测和对可再生能源系统的实时管理。例如，AI 可以基于天气数据来预测太阳能和风能来源的能源产量，从而调整电网运营以使供应与需求相匹配。此外，AI 价格馈送可以优化能源交易和存储决策，从而确保在最具成本效益的时间分配能源。这种方法提高了可再生能源系统的效率，并支持向更具弹性的能源基础设施的过渡。

20. 去中心化碳信用市场

去中心化碳信用市场将允许企业和个人交易碳信用额度，以抵消其碳足迹，从而促进环境可持续性。但是，当前的碳信用市场在验证信用的真实性和市场标准不一致方面面临挑战。从历史上看，这些问题阻碍了碳抵消计划的有效性和信任度。

通过集成 AI 进行数据验证和分析，去中心化碳信用市场可以克服这些障碍。AI 代理可以通过根据环境标准分析项目数据并跟踪从发行到注销的每个信用的生命周期来严格验证碳信用。此外，利用 AI 进行市场分析和监管监督可以为投资者提供预测性洞察力，从而增强他们关于碳信用投资的决策流程。这将确保交易的每个信用代表对减少碳排放的真正贡献。

21. AI 优化的可再生能源分配

与经常难以集成和优化多个可再生能源的传统能源系统不同，AI 可用于动态管理去中心化网络中的能源分配。将各种可再生能源集成到电网中的挑战在于确保以可持续的方式生产能源，而且要以与波动的需求和供应状况相符的方式进行分配。

想象一下一个由包括太阳能电池板和风力涡轮机在内的可再生能源的去中心化电网供电的智慧城市。在这个城市中，一个先进的 AI 系统负责持续监控和管理能源生产和分配。该系统会实时分析数据以调整能量流，在需求低时将过剩的产量引导到存储单元中，并在产量低时有效地利用存储的能量。这种 AI 驱动的能源分配方法可确保最大效率，从而大大减少浪费并提高城市能源供应的可靠性和可持续性。结果是一个更具弹性的能源基础设施，能够满足城市的需求，同时保持可持续性。

22. 加密货币挖矿的能源消耗优化

多年来，加密货币挖矿的大量能源消耗引起了人们对环境的担忧。采用 AI 模型来审查和增强挖矿流程的各个方面代表了应对这些挑战的有希望的解决方案。传统的挖矿操作通常会忽略优化硬件性能、冷却系统和算法效率的潜力，从而导致不必要的能源支出和成本升高。

加密货币矿场可以部署 AI 来持续监控其矿机的性能和能源消耗。该 AI 系统将评估每个矿机的能源效率，从而查明那些能源利用率欠佳的矿机。在进行此分析之后，可以进行调整以提高能源效率，例如优化挖掘参数或安排维护。此外，AI 可以在战略上安排挖掘操作的时间，使其与较低能源价格或可再生能源可用性更高的时间相吻合，从而降低运营成本。这种 AI 的战略应用使加密货币挖掘更环保，并且还确保了其在经济上仍然可行。

23. 优化建筑物中的能源使用

AI 可用于根据诸如占用率、天气状况等实时数据来动态调整建筑物的能源消耗，从而大大减少能源浪费。从历史上看，挑战在于缺乏响应迅速且智能的建筑物能源系统，这些系统能够实时处理和处理各种数据流，从而导致即使在低占用率期间也过度使用能源。

配备 AI 驱动的智能技术的建筑物可以监控其能源使用情况，并根据当前需求自动调整供暖、制冷和照明。例如，在低占用率期间，该系统会减少能源支出，而在较冷的日子里，该系统会优化供暖，以在不浪费的情况下保持舒适。通过实施此类 AI 解决方案，建筑物可以变得更可持续和具有成本效益。

社交/消费者

我们对在线社交和消费者行为的中心化系统的依赖导致了重大问题，包括隐私问题、数据滥用和一刀切的方法，这些方法通常无法真正实现个性化。结果是，用户越来越警惕其数据的使用方式，并且怀疑他们收到的个性化设置，从而削弱了他们对旨在为他们服务的平台的信任。

去中心化 AI 可以带来尊重隐私、个性化的社交和消费者体验的新时代，同时确保个人保留对其数据的控制权。这种转变为真正定制的体验开辟了新的可能性，从而为社交和消费者应用程序的运营方式设定了新标准。

24. 去中心化信用评分

传统的信用评分系统通常无法捕捉到个人财务状况的完整情况，而是依赖于可能引入偏差的不透明标准。去中心化 AI 提供了一种通过直接在链上分析各种财务行为来更准确地评估信誉的方法，从而可以对财务状况进行更细致和公平的评估。

例如，当用户在 DeFi 平台上申请贷款时，平台的 AI 可以分析他们的交易历史记录，包括付款模式和资产多样性，以分配动态信用评分。然后，将使用此基于透明且可验证的数据分析的评分来确定用户的贷款资格和条款，从而确保公平且公正的结果。根据不断变化的财务行为不断更新此评分还将确保用户信用状况的最新反映。去中心化信用评分可以使金融服务的访问民主化，从而确保根据个人的实际财务实践而不是一组狭窄的传统标准来对其进行评估。

25. 用于交易的实时情绪分析

传统的市场分析难以实时捕捉到变化的市场情绪。使用 AI 来确定市场情绪将使交易者能够利用多种数据输入，从而提供对市场对特定资产或更广泛的金融形势态度的细致看法。以前，有效的情绪分析所需的大量数据和多样性使得实时洞察变得困难。

例如，交易者可以利用 AI 来监控和分析社交媒体和金融新闻平台上的情绪，从而捕捉到关于加密货币或股票的集体情绪。这种 AI 驱动的洞察力将允许交易者立即调整他们的策略，甚至可能触发自主 AI 代理根据这种情绪分析代表他们进行交易。

26. 去中心化社交网络的自动化内容审核

随着去中心化网络的增长，区分人类创建的内容和 AI 生成的内容的挑战也随之而来。由于其越来越复杂的性质，传统方法无法准确识别 AI 生成的内容。利用高级 AI 可以帮助辨别细微的差异，区分真正的内容和 AI 生成的材料。

实施 AI 检测可以实现对 AI 生成内容的实时识别和管理，从而确保用户了解他们消费的内容的来源。这种 AI 的使用不仅有助于维护内容的真实性，而且还支持与在内容创建中使用 AI 相关的透明度。

27. 合成身份检测

合成身份欺诈涉及使用真实和虚假信息的组合来创建身份，这是一种越来越难以检测的欺诈形式。主要的障碍一直是缺乏能够分析深度数据（识别这些伪造身份需要的数据）的先进的、可扩展的工具。

金融机构可以利用 AI 来对新帐户应用程序进行交叉引用，以对照与合成身份相关的已知模式进行全面的数据库。分析应用程序详细信息、交易行为和与规范有所偏差的信用使用模式中的差异将允许该机构标记潜在的合成身份以供进一步审查。这降低了因欺诈造成的财务损失的风险，并简化了帐户验证流程。

28. AI 驱动的加密货币投资组合跟踪器

当前的加密货币投资组合跟踪器仅提供控股的表面视图，而没有深入的风险分析或战略建议。AI 模型可以根据其相对于市场基准的表现来评估特定投资组合的风险，甚至可以为投资组合优化提供战略洞察力，甚至是复制交易。

例如，通过分析投资组合的历史表现数据、当前市场趋势和单个资产波动性，AI 可以建议用于重新平衡、多元化或探索根据用户的风险承受能力和目标量身定制的新投资机会的策略。除了仅仅跟踪之外，此 AI 模型还可以让用户效仿成功投资组合的策略，从而使使用专家投资策略变得民主化。

29. AI 驱动的金融行为分析

传统的财务分析通常难以捕捉到个人财务行为的全部范围，从而错过了个性化服务的机会。AI 可以分析每个客户的金融交易、行为和偏好，例如他们的消费方式、投资方式、储蓄方式以及他们应对风险的方法。由于数据的复杂性和对实时适应性的需求，这种详细分析在过去基本上是不切实际的。

实施 AI 模型允许金融机构和 DeFi 平台精确地定制其服务。例如，在评估了用户的消费习惯和投资活动后，平台可以推荐定制的投资产品、建议预算策略，或提供具有个性化利率的贷款选择。这种定制程度可能会增加用户参与度和用户对平台的忠诚度。

30. 预测性医疗保健AI在医疗保健领域，特别是在疾病预测和诊断中的作用，标志着向早期和精确医疗干预的关键转变。这一进步的关键在于AI模型消化和解释广泛数据集的能力——从电子病历和基因序列到详细的影像学研究。这种深度分析有助于在传统方法发现疾病标志物之前就识别出来，从而在早期发现癌症等疾病方面提供显著优势。

例如，AI可用于分析X射线图像以早期发现癌症。传统的审查过程可能会错过早期或细微的癌症迹象，特别是在致密组织中。经过数十亿张X射线训练的AI模型可以检测到表明早期癌症的微小不规则之处，通常在它们在临床上变得明显之前。这可以促成更早的干预，通过更早地开始治疗，有可能改善患者的治疗效果。通过此类应用，AI优化了诊断过程。

31. AI驱动的供应链优化

优化供应链运输路线、包裹放置和运输频率是一项复杂的任务。当前的供应链管理系统虽然先进，但通常难以跟上不断增长的需求。

AI有潜力通过分析大量的Gas成本、交货期限、包裹尺寸等数据来改进供应链优化，从而确定最有效的包装和运输货物方式。此外，AI可以应用于装配线，预测哪些部件需要更换，然后自动订购和运输这些部件，以防止停机。

关于Allora网络

Allora是一个自我改进的去中心化AI网络。

Allora使应用程序能够通过自我改进的ML模型网络利用更智能、更安全的AI。通过结合众包情报、联邦学习和zkML的创新，Allora在加密和AI的交叉点上释放了广阔的全新应用设计空间。

要了解更多关于Allora的信息，请访问网站、Twitter、Discord和开发者文档。

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Allora网络社区倡导者计划申请表。

• 原文链接： medium.com/allora-networ...
• 登链社区 AI 助手，为大家转译优秀英文文章，如有翻译不通的地方，还请包涵～