机器学习

Allora Network定位为”自我改进的去中心化AI网络”，通过创新机制解决AI资源垄断问题。其核心设计包含三类角色：工作者提供AI推断与预测、评价者验证结果质量、消费者支付获取服务。网络采用上下文感知推断合成机制，结合历史表现与实时预测进行加权计算，并建立差异化奖励体系确保公平分配。原生代币ALLO用于支付服务费、质押及奖励分配，经济模型包含代币回收与平滑发行机制。项目由获2200万美元融资的Upshot团队开发，整合zkML技术，目前处于测试网阶段并推出积分激励计划，用户可通过链上/下活动获取潜在空投机会。

FHEML技术摘要 完全同态加密(FHE)支持对加密数据直接进行计算，结果解密后与明文计算一致。FHEML结合FHE与机器学习，能在加密数据上执行训练和推理，保护数据隐私。主要分为三类加密方案：SHE（有限运算）、FHE（无限运算）和部分HE（单一运算）。现有工具包括Zama的Concrete-ml（支持Python转FHE电路）、OpenMined的TenSEAL（神经网络张量加密）和TF Encrypted（TensorFlow加密生态）。核心应用场景涵盖外包计算、加密推理和加密训练，在医疗、金融等敏感领域具有重要价值，实现了”数据可用不可见”的隐私计算范式。

Privasea AI网络通过全同态加密（FHE）和去中心化协议解决AI时代的数据隐私问题，提供安全计算环境。其核心产品DeepSea支持加密数据上的机器学习任务，结合ImHuman应用实现隐私保护的身份验证。Privasea已完成1500万美元融资，主网计划2025年第一季度上线，代币$PRVA用于激励节点参与和生态治理。