Projects
![]()
No projects found
Investors
New
DAO Treasuries
DATs
Lend / Borrow APRs
Chains
Categories
Spaces
📢 #1 ASK ME ANYTHING | Hỏi đáp mọi thắc mắc về dự án Allora
Recorded: July 29, 2025 Duration: 1:13:36Space Recording
Short Summary
In a dynamic discussion, Allura's leadership unveiled exciting developments including the launch of their Vietnam Twitter account, strategic partnerships, and the introduction of AI-powered agents, all while emphasizing the importance of community engagement and the potential for broader applications beyond DeFi.
Full Transcription
Thank you. Thank you. Thank you. Thank you. Thank you. Thank you. Thank you. Thank you. Thank you. Okay, check one, two.
Hello, everyone.
Can you hear me?
Yeah, I can hear you. I can hear you.
Yeah, I can hear you. Excellent.
Do you hear me?
Amazing. Yes, yes, Maisie. Can you hear you?
Okay.
And that's... Yeah, yeah, yeah. Yeah, fantastic.
Okay, well, welcome to episode one of the Allura Vietnam Twitter account.
I'm Oli, head of growth at TTT Labs.
Joining me is Macy from the BD team.
And we have a very special guest, which is Nick Emmons, the CEO and founder of Allura.
Nick, how's it going?
Good, good, yeah.
Thanks for having me.
Thanks for putting this together.
Can you guys hear me okay, by the way?
Perfectly.
Cool.
Perfectly, man.
Yep, so we have Nick, we have Maisie,
who will be relaying key points in Vietnamese
so that everyone can follow along easily.
And again, thanks everyone for joining.
And Maisie, if you wouldn't mind translating the intro.
Okay, sure.
Xin chào tất cả mọi người.
Chào mừng mọi người đã đến với buổi AMA ngày hôm nay
được tổ chức bởi ATT Labs và Allora Việt Nam.
Thì bạn dẫn chương trình ngày hôm nay là Oli.
Bạn là trưởng phòng phát triển kinh doanh của
TT Labs và bạn sẽ
dẫn dắt mọi người qua buổi AMA ngày hôm nay
thì dẫn tham gia
cùng với tụi mình sẽ có bạn Nick Amon
bạn là founder của Adora
thì bạn sẽ cùng tụi mình
chia sẻ thêm về những thông tin hữu ích
về một cái mạng nữ tên là
Adora. Thì hôm nay mình là
Maisie, mình cũng là PD của ATV Labs
và mình sẽ hỗ trợ mọi người trong phần dịch từ câu trả lời
của bạn khách mời sang tiếng Việt ha.
Thì cảm ơn mọi người đã tham gia với tụi mình ngày hôm nay.
Bây giờ tụi mình sẽ bắt đầu nha.
Alright, thank you Maisy for that flawless translation.
I guess first Nick nick i'm going
i'm going to ask you a little bit about your your background in crypto and ai and
sort of what was the driving force behind uh founding allura um and if you wouldn't mind nick
in your answers if you could just sort of split them into um points Maisie can translate clearly and accurately for our audience?
Cool. Yeah, I may mess up there, but I'll do my best. Yeah.
All right.
Yeah. So basically, I've been in crypto for a while. Prior to the company, I was prior to starting Allura, it was called Upshot when we first started it.
But prior to that, I was leading blockchain development at one of the larger asset managers and insurance companies in the U.S.
And there we were doing a lot of the kind of first work to come out of an enterprise around sort of public blockchain development as opposed to private blockchains, enterprise blockchains, etc. We were doing a lot of work around sort of decentralized insurance,
decentralized risk hedging, especially in these kind of longer tail or more exotic asset categories.
And this has been like a general design space that's been quite interesting to me for a while
in terms of basically creating more efficient market environments for
different types of coordination problems, different types of longer-term asset categories,
et cetera. And so when we started the company, we started in kind of like a research project
essentially around how can we build consensus mechanisms that support actors in decentralized networks reaching consensus on the answers to subjective questions.
And there we kind of took a lot of the work we did there.
We started experimenting with kind of developing more efficient price feeds or price discovery infrastructure for like really long tail assets like NFTs.
This was the end of 2020, 2021. And as we were building that out on top of this kind of consensus infrastructure,
we realized that kind of humans or more classical methods of interacting or participating in these types of environments was quite inefficient still.
And so we started building some of the earlier AI powered crypto infrastructure in kind of early
2021, first half of 2021, built a lot of infrastructure around kind of NFT pricing
and then sort of DeFi meets NFTs and then expanding into kind of more exotic asset classes. And then towards the latter half of 2023,
we saw this really clear synergy
and this really sort of impactful cohesion
between a lot of the earlier work we had done.
We had just started the company
around subjective consensus mechanism design,
and then the work we had done
in the kind of two and a half years post that
in building a bunch of AI-powered crypto infrastructure. design and then the work we had done in the kind of two and a half years post that in
building a bunch of AI powered crypto infrastructure.
And so that's what sort of led us to the current iteration of Allura and this sort of final
stage of it in building this coordination network where many different models can sort
of come together and produce this kind of aggregate form of intelligence.
So this aggregation layer for models, basically.
All right, fantastic. Thanks, Nick.
Now, Maisie, if you're okay to translate,
I've written some notes in the script from Nick's answer.
So hopefully that will help you to facilitate translation.
phát triển lý truyền. Blockchain công khai Thì ngoài ra nữa là Trước đây Alora từng là một cái dự án
Okay, thanks a lot, Oli.
Mà chỉ nằm trên
Giấy thôi và họ đang nghiên cứu
Làm sao có thể xây dựng một cái
Một cái cơ chế
Mà nó đồng thuận cho những cái
Câu hỏi rất là
Mang tính chủ quan
Thì sau đó họ bắt đầu
Phát triển thêm những cái
Những cái Tính năng khác như là những cái tài sản như là NFT
Họ bắt đầu lấy những cái công cụ có thể là về lấy giá của NFT hoặc là về giao dịch NFT
Thì sau đó khi mà họ phát hiện ra là con người khi mà tụi mình tương tác với những cái thị trường này
Thì nó vẫn chưa hoàn toàn hiệu quả.
Cho nên là tới năm 2023 thì họ bắt đầu thấy được
sự kết nối giữa cái việc mà đồng thuận
và cái việc xây dựng một cái cơ sở hạ tầng AI.
Cho nên là họ bắt đầu chuyển hướng sang
bắt đầu chuyển hướng sang
nghiên cứu một cái blockchain như hiện tại.
như hiện tại
thì đó là
nói về cái mục tiêu chính của
cái mạng lưới này đó chính là sẽ
mang đến những cái trải nghiệm
những cái
những cái
hình mẫu AI khác nhau
vào trong một điểm
vào trong một cái blockchain duy nhất
nên là mọi người sẽ có thể có được những trải nghiệm tốt hơn different AI models in a single blockchain. So everyone can have a better experience.
OK, I'm done.
Cool, thank you.
Now, maybe my next question, Nick, will sort of take...
I know you've sort of described basically the vision for Allura,
but if I were to ask you to give a description of what
Allura is in maybe basic terms for, I mean, most of our audience is crypto native, but for those who
aren't so technical or aren't familiar with what Allura is, could you give a simple breakdown of
what Allura is and maybe some of the applications, what it's used for now,
predicting markets and so on? Yeah, in terms of what Allura is, I think a good way to think about
it is a kind of aggregation layer for AI models. There's a lot of AI models that exist. We all
probably interact with different AI models on a regular basis. And when we're doing so, we're
sort of saying, oh, this is the best model for this use case or this thing I want to do. This other model is the best for this other
thing I want to do. And there's not a real way to sort of capture the intelligence of
all models that exist. And so Allura essentially creates this kind of decentralized environment
where all of the models that exist can sort of come together, learn off of one another and produce this kind of aggregation layer or this abstraction layer for machine intelligence that one improves upon itself over time, as well as kind of consistently produces more intelligent responses or more performant model outputs than any of the individual models contributing to it.
So it's this sort of model aggregator
in the form of a decentralized network
in the kind of simplest sense.
And then in terms of the types of applications,
I think some of the sort of most crypto-native applications,
a lot of what the network has been optimized for today
is related to kind of this intersection of AI and DeFi. I think DeFi is an
incredibly powerful sort of alternative to the sort of traditional or classical financial system
and that it allows us to innovate on financial primitives much more quickly. It allows us to
expand the financial system into a much broader set of verticals as a function of it being more efficient
and autonomous and so composable. But it's still quite primitive in how expressive it can be and
how efficient it can be in terms of that expressiveness. And AI is, in my opinion,
really the next major upgrade for DeFi in that it makes many different, basically all primitives, just meaningfully more expressive,
significantly more efficient. And by kind of building Elora in such a way, such that it is optimized for DeFi, has enabled us to create this kind of foundational layer or primitive that
many different DeFi protocols, applications, et cetera, can now plug into and really unlock this sort of
this step function level of like net new functionality, features, verticals, et cetera.
So we're seeing it be used across basically every vertical in DeFi from AI powered active
liquidity management indexes to AI agents trading a variety of different markets with a variety of different strategies to bring more efficiency to of initial versions of the network have been optimized to really support this kind of DeFi set of verticals
in upgrading them with AI.
Yeah, fantastic. Thanks, Nick. And Macy?
Okay. Câu hỏi đầu tiên của tụi mình có Chính là nhờ bạn Nick có thể giới thiệu sơ qua
Về Alora Network hay không
Thì với câu hỏi này bạn Nick đã trả lời là
Alora có thể được coi là một dạng mô hình
Mà nó tích hợp và nó tổng hợp
Tất cả những cơ chế AI khác trên thị trường
Thì đây có thể nói là một mô hình lý tưởng nhất ở thời điểm hiện tại.
Thì cái mô hình này nó sẽ giúp cho những con AI nó có thể tận dụng hết tất cả những cái kiến thức
và những cái thông tin mà nó được học từ những con AI khác.
Thì khi mà bạn này xây dựng ra Aurora thì bạn đặt mục tiêu là sẽ xây dựng ra một cái môi trường
mà nó hoàn toàn phi tập trung
nơi mà những cái mô hình AI nó có thể tự học hỏi và đóng góp lẫn nhau đóng góp những cái kiến thức của
mình cho những con ai khác thì cái mô hình này nó sẽ rất là nhất quán và bạn nói là hiện tại trên Aurora có rất là nhiều những cái ứng dụng đang được sử dụng cái công nghệ này.
Thì bạn có bảo là đặc biệt nhất là những cái mô hình, những cái DApps và những cái protocol thiên về DeFi
thì nó sẽ gọi là mang tính chủ chốt nhất.
Bạn bảo là DeFi thì nó sẽ là một trong những cái mảnh ghép không thể thiếu trong bất kỳ một cái hệ sinh thái nào.
Và nó cũng sẽ là một cái nền tảng vững chắc
trong bất kỳ một cái hệ thống tài chính nào luôn.
Cho nên là AI đang được ứng dụng rất là nhiều
trong những dự án liên quan tới DeFi.
Thì ngoài ra bạn bảo là bạn tin tưởng là AI
nó sẽ là một trong những một trong những
những gì nó
tiên phong dành cho những
dành cho việc tối ưu hóa
những cái việc mà mọi người đang tương tác
với blockchain và những cái thứ khác
thì bạn có bảo là hiện tại
tất cả những cái
protocol đều có thể
truy cập vào trong cái AI
của Aurora để mà có thể
tận dụng cái
công nghệ này thì bạn
có lập đi lập lại rất là nhiều
là khi mà AI kết hợp với lại Defi
thì nó sẽ tạo nên một cái hệ
tạo nên một cái sự hỗ trợ
rất là tốt cho
người dùng và cả những người
phát hành
Ok, Anton với đề answer Ok and it is very good for users and all the people who are using.
Okay, I'm done with the answer.
Okay, thank you very much Nick and Maisy.
Nick, you've used the phrase self-improving.
Allura is a self-improving decentralized AI network.
Could you elaborate a little on what makes decentralized network, oh, sorry, how exactly Allura is self-improving
in the data or the feeds that it has,
and what does that sort of mean in practice?
Because it's self-improving,
how does that open the applications for what you can do
and what it's able to do, I guess?
Yeah, so basically...
Do you mind slowing down a little bit so I can take notes
and make the better translation for you for the next question?
Oh, yeah. Yeah, for sure. Sorry about that.
So with the network being self-improving,
the way it basically works is in the design of the network,
the people running models on the network are split into two different groups.
There are workers, which are people that are running models to solve a given task at hand.
And these are people running models to maybe predict the price of Bitcoin to USD over some time period or construct some portfolio optimally, whatever it is. explore this more like nebulous and unbounded feature space in context, in like various sort
of non-obvious things or signals that have some relevance to the performance of those base workers.
So maybe these forecasters are discovering that on Mondays, this worker A is, for whatever reason, better than worker B.
And then in less volatile markets, worker C is really good. It injects all of this sort of
context-aware signal into these aggregate outputs that are being produced by models on the network,
such that the network's outputs improve at a sort of increasing velocity
over time. And that's important because when you have kind of siloed models, as we have today,
or you have even just sort of model routers where you're taking a user's request for inference,
and then sending it to a specific model, the models within that network and the output
itself isn't actually getting better as a function of like some notion of coordination.
I think the sort of importance of the like network's design in terms of creating a competitive
alternative to centralized AI solutions and in creating a more efficient
market environment for provisioning AI models or provisioning machine intelligence from different
people is kind of baked into this functional component of this sort of second class of actors
in the network, this fundamental mechanism design,
enabling the network to improve its outputs over time
as opposed to staying in some kind of static performance state.
And so that's sort of what self-improving means.
Okay, thank you.
And Maisie, I've written some notes in the script,
if that'll help. Okay. Câu hỏi thứ 2 là Allura được m lời là trong cái mô hình này,
thì cái thiết kế mô hình này sẽ được chia làm hai phần.
Phần thứ nhất là gọi là workers,
là những người mà họ sẽ chạy những cái task,
chẳng hạn như là dự đoán giá của một loại tài sản nào đó.
Một cái nhóm thứ hai nữa thì nữa sẽ thực thi những câu lệnh kỹ, gọi là chi tiết hơn
dành cho những người worker vừa rồi.
Họ sẽ đánh giá giống như là, ví dụ,
nếu mà ngày hôm nay là ngày thứ ba
và mọi người có một người công nhân A
thì đang làm một công việc gì đó
và sau đó mọi người phát hiện ra là
người công nhân B làm tốt hơn
người công nhân A đó
và sau đó thì qua một thời gian nữa
mọi người phát hiện ra là có một công nhân C khác
thì họ là người làm việc tốt nhất
tốt hơn cả A và B
thì đây là cái công việc
mà cái nhóm thứ 2 sẽ thực hiện
tức là họ sẽ đánh giá cái công việc mà cái nhóm thứ 2 sẽ thực hiện tức là họ sẽ đánh giá cái công việc mà cái nhóm Booker đang làm
thì 2 cái nhóm này nó sẽ hỗ trợ lẫn nhau
để mà có thể lấy được những cái loại dữ liệu
và cải thiện cái đầu ra
bằng cách là nó sẽ để ý những cái kết quả
ngày qua ngày, tháng qua tháng.
Bạn có bảo là tại vì trong thời buổi hiện nay thì những cái câu lệnh mà người dùng thực hiện nó sẽ ngày càng tăng.
Cho nên là cái việc mà đánh giá và cái việc mà thực thi và đánh giá nó sẽ được liên tục lập đi lập lại, l biệt lại cho tới khi mà nó đẹp được một kết quả tốt nhất
thì đó là cách mà cái cơ chế tự cải thiện của ARO hoạt động
Ok I'm done
Yeah, I only lost the cohort, right so I'm'm gonna give him back again. Please wait a little bit. Thank you. Thank you. Anyway, thank you, Nick, for your answer, and thank you, Maisie, for facilitating the
translation.
Next, Nick, I might ask you to elaborate a little further more.
So you spoke about two sort of groups.
And from my understanding, there are actually three roles within Allura.
So firstly, you have the model engineers or the inference workers.
So those are the workers who submit AI models.
And then you have the reputers who assess the sort of performance of those AI models.
And then you have a third category, which is that of the predictors, which generate real-time predictions for the use case,
which in this scenario would be DeFi.
Could you sort of go now a little more into depth of what each of these roles do
and how they sort of facilitate more accurate data?
Yeah, for sure. And to sort of capture those three roles,
I think it's important to quickly touch on sort of the structure of the network. So the network is
one network, obviously, but it's broken up into many different subnetworks that are called topics.
different sub networks that are called topics. And topics are basically defined by specific ML
objective functions, i.e. like ML tasks or problems that people are trying to optimize slash solve
by running models. And so an example topic might be predict the price of Bitcoin relative to USD
an hour from now and do that every hour. And so those three actors sort
of those three actors are topic specific. So within the context of that topic, you have, as you said,
inference workers who are people that are running models to try to optimize that objective function.
In this example, these are people running models trying to predict the price of Bitcoin to USD an hour from now and then doing that every hour.
Their outputs are then all being kind of merged together to create an aggregate inference.
And what's contributing to that sort of like aggregation logic is the outputs from this second class of worker, which are forecasters.
You can think of them as predictors as well, but they're people running models too.
They're just, instead of trying to optimize
the objective function of the topic,
they're taking the outputs from those inference workers
and they're trying to predict
what score they're going to get,
how performant or accurate their outputs will actually be
when the ground truth is later revealed and they're going to get, how performant or accurate their outputs will actually be when the ground
truth is later revealed and they're later evaluated. And they're doing this, as I kind
of mentioned, by exploring this sort of context space, bringing context awareness into the
aggregation logic, which is what enables the network to self-improve and enables the network,
self-improve and enables the network, the aggregate output that is emitted by the network
to consistently outperform any of the individual models that are running on the network in the
kind of inference worker class. And so those two classes of actors are both running models. They're
just trying to solve two slightly different problems. And so when one requests an output from the network, all of the inference workers are
emitting outputs.
And then with those outputs, all of the forecasters are predicting the performance of those workers
based on those outputs.
And then all of that information comes together to create this context-aware aggregate inference
that is theoretically and consistently sort of
better than any of the individual outputs that those inference workers put out. But in actually
kind of evaluating the models, there's this third class of actor that you mentioned. You can think
of them as model evaluators within the context of the network. they're called reputers, but they are basically
on a slower cadence. As the ground truth for some topic, relevant to some topic becomes revealed,
they're taking that ground truth, they're taking all of the outputs from the inference workers and
the forecasters for that topic, and they're assessing how they actually performed. With the
inference workers, they're assessing their performance, obviously, and optimizing the task defined in the topic.
And with forecasters, they're assessing how close their predicted performance for each of those
inference workers ultimately was as the ground truth became revealed. And as the reputers or
these model evaluators do their job, they're sort of updating the latest canonical
weight of each of those actors in the network. And weight is basically the sort of out-of-the-box
influence one actor, one inference worker or forecaster has on the aggregate inference.
And so you have this kind of like three-party system or this three-actor system that's ensuring network level outperformance
and instantaneous aggregate outputs from the network and the inference workers and forecasters.
And then this regular sort of updating and improvement of the network's weights to reflect
the sort of truth of performance as facilitated by these reputers or model evaluators.
Okay, thank you Nick and Maisie. I've written some notes to help you.
Okay, thank bạn Oli đặt ra cho bạn Nick là Alora Network có thể được tổ chức với những vai trò rất là khác nhau
Nào là Worker, Rebuilder hoặc là Forecaster
Thì Oli đã nhờ bạn Nick có thể nào giải thích rõ ràng hơn về vai trò của 3 cái vai trò này hay không
Thì bạn Nick đã trả lời là chắc chắn là chỉ có một cái mạng lưới tên là Alora thôi
và cái mạng lưới này nó sẽ được chia ra làm nhiều những cái mạng lưới nhỏ khác nhau nữa
còn được gọi là Topics
thì cái Topics này tức là những cái task hoặc là những cái vấn đề
mà người dùng tụi mình đang đặt ra cho AI, yêu cầu AI sẽ giải quyết
và ở đây bạn lấy cái ví dụ là dự đoán giá của Bitcoin
thì bạn bảo là cái thành phần gọi là worker
thì đây sẽ là những người
mà họ chạy những cái mô hình
để mà tối ưu hóa cái công việc đó
họ chính là những người sẽ dự đoán
cái giá của cái đồng bitcoin
mỗi giờ
và sau đó là những
có một cái bên nữa gọi là
thì bên này họ sẽ
là người lấy những cái
kết quả mà bên worker
vừa mới thực hiện
họ sẽ đánh giá và cho điểm
những cái người worker đó
Thầy nói chắn ra là
cả hai bên này
Forecaster và
worker
họ đều chạy model họ đều chạy những cái mô hình nhưnger họ đều làm một cái công việc
Họ đều chạy model, họ đều chạy những cái mô hình
Nhưng mà họ đang thực hiện những cái công việc khác nhau
Một bên là sẽ thực thi trực tiếp cái yêu cầu của người dùng
Một bên thì sẽ đánh giá cái kết quả vừa rồi
Thì ngoài hai cái vai trò đó sẽ còn có thêm
1 bên nữa gọi là Rebuilders
thì những cái người này
sẽ lấy cái kết quả
của cả 2 cái vai trò vừa rồi
để mà đánh giá lại thêm 1 lần nữa
thì cái bên Rebuilders này
thật ra họ là
giống như là
họ là 1 cái giám thị thứ hai vậy đó
Người này
Cái người forecaster sẽ đánh giá worker
Và repeater sẽ đánh giá cả hai người họ
Đó là cách mà những cái
Kết quả của
Cái cơ AI này nó đưa ra
Sẽ ngày càng được chính xác hơn
Được chuẩn trí hơn
Và được cải thiện dần qua thời gian
Ok, I'm done with the answer Thank you and can be prepared and improved over time.
Okay, I'm done with the answer.
Thank you. Now, Nick, moving on.
So you spoke about the sort of foundational infrastructure
being built to facilitate predictions around markets.
And I suppose the main use case or application right now is in DeFi.
But are there any other sort of use cases you can envision Allura
sort of capturing either now or sort of in the future away from DeFi?
Yeah, definitely.
So I think a useful way to think about what the network has been optimized for
outside of just DeFi or sort of financial use cases is it's been quite optimized for being able to
coordinate models in solving regression based ML problems. So these are sort of supervised problems where models are emitting a kind of
single output. And so while a lot of this kind of design decision has been built around the
relevance of this to DeFi, there's obviously a myriad of sort of non-financial verticals that
are relevant to regression as well. But the kind of highest priority items on the roadmap,
what the team spends a lot of time doing in the community at this point as well,
is in optimizing or expanding the network's capabilities into other types of AVA problems.
Because not that there ever is necessarily an end state, but the sort of feature complete state of the network
is when it can support every type of ML problem
and every type of ML model.
And so many of the sort of upcoming network upgrades
and a lot of the work being done right now
is in this regard.
So it's expanding the network's expressiveness
into other types of ML problems, and in doing so's expanding the network's expressiveness into other types of ML problems,
and in doing so, expanding the network's relevance to many other verticals as well.
And so the next sort of major ML problem of the network will be in supporting classification tasks,
which are supervised problems as well, but they support sort of many output responses from models.
Just one example of like a new use case that's enabled by this, which some of the team and ecosystem is quite excited about, is around anti-cheat in gaming.
anti-cheat in gaming. With classification supported on the network, you could set up
topics where models on the network are trying to identify cheaters in games in this kind of
decentralized and AI-powered way. Anti-cheat is this kind of historically difficult problem in
gaming. Cheaters get through, it's kind of an arms race
as new safeguards are found there's new exploits that are uh created as well and so it becomes
this arms race and the network could be this kind of uh this this viable tool for discovering sort
of cheaters and things like this in games. And this becomes especially important in Web3 gaming,
where there's a greater sense of sort of real financial value tied to the gaming experience and gaming items, things like that. And then moving beyond sort of the supervised problem
space for ML, the networks, the plan is, and a lot of work is being done around expanding the
network into unsupervised problem spaces, supporting generative AI,
LLM aggregation, things like this.
And so the sort of core thread of progression in terms of sort of technical roadmap for
the network is in expanding into each of these additional kind of categories of ML problems
and in doing so expanding the network's applicability into sort of
the totality of use cases or application verticals that AI is relevant to, if that makes sense.
Yeah, absolutely makes sense. And Maisie, I've written some notes.
And Maisie, I've written some notes. thì bạn này cũng đã đưa ra những cái ví dụ rất là thực tế bạn bảo là ngoài cái
ngoài DeFi ra thì cái mô hình này
nó sẽ có một cái gọi là
cái đầu ra trũng
gọi là chỉ có một cái output nhất định thôi
bạn đưa ra những cái ví dụ mà không liên quan tới tài chính
đó chính là nó sẽ giúp cho những mạng lưới khác
Những cái mạng lưới mà cũng về AI
Nó sẽ ngày càng được cải thiện hơn
Cái tầm nhìn của Aurora là sẽ giải quyết tất cả những cái vấn đề
Của gọi là machine learning
Tức là những cái máy học hỏi
Gọi là cái ngôn ngữ của AI Thì họ thường hay gọi là Machine Learning Tức là những cái máy học hỏi Gọi là cái ngôn ngữ của AI
Thì họ thường hay gọi là Machine Learning
Thì nó sẽ giúp giải quyết những cái vấn đề đang còn tổng động
Thì nó sẽ tập trung vào
Việc phân loại
Những cái
Loại công việc khác nhau
Bạn đưa ra một cái ví dụ mà
Hiện tại trên cộng đồng của Aurora đang rất là thích
Tức chính là nó sẽ giúp cho mọi người
có thể xác định được những người
gian lận ở trong game
ví dụ là
mô hình này nó sẽ giúp cho mọi người
tìm được những người mà
sorry mình đang hơi lặp lại
là những người mà đang
gian lận trong game ấy
thì bạn bảo là cách vận dụng này
nó rất là thực tế và rất là hữu ích
cho những game ở trong web 3
nơi mà tài chính cách mà mọi người kiếm tiền
nó sẽ gắn kết chặt chẽ với lại game
thì khi mà mọi người có thể phát hiện được
những người gian lận trong game
thì mọi người sẽ có thể cải thiện được
cái tính minh bạch, cái tính chính xác để mà có thể tính toán được phần thưởng dành cho những người chơi game.
The topic that they want to focus on is Generative AI
that will create a product like an image or video
They say that Allura is also helping the AI
to improve the results that they have provided
for users, even in Web2 or Web3. Allura is in the final stages of the testnet. And I suppose that the North Star or the goal you're working towards is mainnet launch.
But are there any other milestones maybe in the more distant future that you personally, Nick, are sort of excited about or passionate about in the progress of Allura?
Yeah, sure. Yeah, obviously public mainnet is the sort of next big milestone
that a lot of the team is focused on, and that's really exciting.
But I think outside of that, the plans we have for the network
and also seeing the community get more involved
in thinking through these things has been great. But a lot of the stuff I was just talking about with regard to
expanding the network's capabilities in terms of the types of models and the types of problems
that the network can solve is going to be like a really exciting set of initiatives for the network. And then we have some really exciting, I think, ideas around
upgrading the economic design of the network, too, that I think a lot of the community will
be excited about, which I'm also excited about. And then outside of that, we have sort of two,
so obviously, the network is this kind of two-sided marketplace in that we have a bunch
of people running models on the you could say the supply side of the network all these models are
sort of like obviously being aggregated together to create these aggregate streams of inference
and then we have this demand side of the network you could say in the applications building on the
network and on the supply side we're doing a bunch of really cool things, I think, to make joining the network as a model
creator and building the best models possible as easy as possible for people. And so there's going
to be a few different initiatives there that I think will really expand the sort of set of model creators,
make the network significantly more accessible to model creators
looking to contribute models to various topics on the network,
things like that,
that we'll be sharing a bit more information of around in the next couple of weeks.
And then on the demand side,
there's already a fairly exciting ecosystem,
a fairly diverse ecosystem that's
been forming on Allura throughout this kind of testnet period. But I think one of the most
exciting verticals that the network is really relevant to is kind of the agent vertical,
especially agents for DeFi. And so we've announced this kind of AI agent accelerator on the network.
In addition to that, there's just a bunch of really exciting kind of agent initiatives being
run in this kind of application side of the network that I think will be the sort of next
really material upgrade for AI agents in the space. I think Gen 1 crypto AI agents were this kind of first sort of foray into like seeing
what AI agents can do if they become somewhat knowledgeable or aware of crypto. And a lot of
that obviously materialized in agents having their own tokens and tweeting a lot. And I think the
real value add, the real unlock in agents is agents that can be more competent market participants and sort of powered by the financial intelligence that's being produced by the Allura network. working on, but as well as the kind of broader ecosystem is working on. Because, yeah, I think
when you have this kind of aggregation layer for models that are so optimized for finance,
you can really start to unlock this vision of swarms of many, many agents overtaking the kind
of on-chain activity, representing a larger and larger percentage of people interacting or just entities interacting on-chain
in really exciting, expressive, and audit ways.
So the agent side of the demands, the agent side of kind of the application space
for the network and the initiatives related to it,
I think are some of the most exciting.
Cool. Thank you, Nick and Maisie.
I've got some notes to help you translate and interpret. Cảm ơn Nick và Maisie. Tôi có những bài tập để giúp anh truyền và giải quyết. chú ý hay không thì bạn ít có trả lời là Public Management là một trong những cái
cục mốc mà gọi là
lớn nhất của Aurora
nhưng mà bạn cũng đang nhìn thấy được là
cộng đồng đang ngày càng
đang ngày càng
đóng góp nhiều hơn cho cái
mạng lưới này cho nên là bạn
có nhắc thêm
về những cái
việc nâng cấp khác của dự án
Thứ nhất là về
Bạn sẽ muốn ngày càng mở rộng cái mạng lưới này
Đặc biệt là cố gắng
Cố gắng xử lý những cái vấn đề của những cái mô hình email đang có trên thị trường
Thứ hai nữa là bạn muốn
cải thiện
cái đầu ra, cái cách mà
ai nó trả lời những cái
yêu cầu của mọi người
bạn có nhắc tới
một cái gọi là MTG
ở trong gaming, nếu mà mình nghe không nhầm
thì nó sẽ
cái phần mà bạn có nói là bạn sẽ nâng cấp thêm về cái mặt học thuật của AI
Thì trên mạng lưới có thể được chia làm 2 phần
Một bên là nhà cung cấp và một bên là người tiêu dùng
Bên cung cấp thì có thể nói là những cái người mà worker
Những cái người mà hồi nãy đã đóng góp vào trong cái hệ thống thông tin và cách mà AI nó xử lý
những cái mô hình ấy
thì bạn bảo là họ sẽ cố gắng
để mà ngày càng đa dạng hóa
cái nguồn thông tin của AI
để mà giúp cho
cái việc truy cập vào mạng lưới
nó sẽ ngày càng dễ dàng hơn
cho tất cả mọi người
thì cái việc này nó sẽ được
hoàn thành cho vào khoảng vài tuần tới nữa
còn về mặt người dùng
như tụi mình, cái bên mà gọi là
tiêu thụ những cái
gì mà AI tạo ra
thì bạn bảo là
với những cái sự
nâng cấp và trải nghiệm
những cái sự nâng cấp và trải nghiệm những cái sự nâng cấp của bên
supply thì mọi người sẽ
có thể có được những cái công cụ
để mà có thể
tự mình
tự mình trải nghiệm
những cái mô hình khác nhau
thì bạn bảo là có một cái
một cái việc
phát triển một cái tính năng mới
đang được xây dựng
trên Allura và cái mà thú vị nhất
chính là AI Agent dành cho
DeFi thì họ cũng đã
thông báo là
thông báo những cái chương trình
gọi là hỗ trợ
và thúc tiến sự phát triển của những con AI
Agent này nó sẽ giúp cho
những nhà phát triển có thể tự tạo ra
con AI Agent của họ.
Thì cái phiên bản đầu tiên của agent thì chưa được sử dụng nhiều ở trên blockchain.
Thì bạn có nghĩ là tụi mình sẽ nhìn thấy được một cái thế hệ mới của AI agent.
Nơi mà những cái
con AI Agent này nó sẽ ngày càng
gọi là chi thức hơn
có thể giúp ích từ mọi người
nhiều hơn trong những cái
công việc hàng ngày
Ngoài ra nữa thì bạn bảo là
con AI Agent mà Alora đang phát triển
thì sẽ có thể giúp mọi người
thực hiện những cái công việc
ở trên blockchain luôn
chẳng hạn như là mọi người có thể
giao dịch, có thể vay mượn
có thể cho vay
hoặc là làm tất cả những cái hoạt động
liên quan tới DeFi với AI Agent
thì bạn tin tưởng là
đây sẽ là một cái tương lai
một cái tương lai mà mọi người sẽ rất là trông chờ I think this is a future that everyone is really waiting.
Okay, I'm done with this.
All right, thank you Nick, thank you Maisie.
My next question Nick pertains more specifically to the Vietnamese crypto market
and what plans Allura has for sort of regional expansion in Vietnam.
And then also for Vietnamese builders
who are listening right now,
how can they sort of get involved building on Allura? I can't hear Nick. um maizey could you invite nick to be a speaker yeah i'm inviting him
waiting for hey hey sorry about. Can you hear me now?
Yes, yes, that and clear.
Perfect, perfect.
All right, yeah, just let me know if that happens again.
But yeah, we have a bunch of plans.
Obviously, you guys have been great partners in helping kind of like execute a lot of our initiatives.
and in addition to that we're going to be doing putting on a lot more kind of in-person events
in the area both community-led events and supporting kind of more and more community
events springing up but also myself and some others from the team will be spending some more
time out there especially starting in the next month or two and running kind of
Allura-led events as well.
And so we have a bunch of really exciting initiatives and quite a large focus placed
on just kind of activating the local community more that we're really excited and committed
And then in terms of builders coming onto the network, I think the best way to do that is really just to start experimenting with model development a space where in a more of a testnet or experimentation environment,
people can experiment with different models, optimizing different things for kind of topics
that will be migrated to mainnet. And so I think that's like a really like fruitful place for
builders to kind of interact and experiment with the network more. And then if builders are more kind of accustomed to building crypto applications or on the
application side more, it's really easy to just start pulling inferences from the network
and experimenting with kind of novel types of AI powered applications or protocols that
are leveraging those inferences.
And so I think there's room
for, there's a really interesting space for builders, both on, like I said, the kind of
supply side of the network and experimenting with models, if people are data scientists or
have enjoyed kind of playing around with model development at all, as well as on the kind of
demand side of the network or the application side and building different protocols or applications that are plugging into this kind of aggregation layer
for AI instead of building applications that lock into specific models, better tapping
into this decentralized network of models and exploring the kind of new design space
exploring the kind of new design space that's enabled as a function of that.
that's enabled as a function of that.
All right, thank you Nick and Maisie have written some notes.
Okay sure. The next question that you have already answered is the role of the mở rộng của Aurora là như thế nào và làm sao người dùng Việt Nam có thể bắt đầu với Aurora
thì bạn Nick có trả lời là
TITIS đã là một đối tác rất là tốt
rất là tuyệt vời trong việc
thực thi những cái kế hoạch của Aurora
và bạn bảo là Aurora đang lên kế hoạch
là sẽ tổ chức thêm nhiều nữa
những cái event, những cái sự kiện
dành cho cộng đồng
thì Nick và một vài thành viên của teamện dành cho cộng đồng thì nít vòng và một vài
thành viên của team sẽ dành
nhiều thời gian ở Việt Nam trong khoảng
vài tháng tới và họ bảo là
họ có một
số lượng lớn những cái
sự kiện để mà bắt đầu
kích hoạt những
cộng đồng Việt Nam
thì bạn bảo là dành cho
những builders những người mà sẽảo là dành cho những Builders, những người mà
Sẽ xây dựng
Những cái
D-app on the protocol trên hệ
Thì bạn bảo là những người này
Builders nên bắt đầu
Thử sức với những cái mô hình
Của Aurora
Và cách tốt nhất mà team Aurora đang làm
Chính là sẽ cố gắng
Gọi là rèn luyện cho Build builder có thể tự mình trải nghiệm những cái mô hình ở trong testnet trước khi mà mạng lưới này đi vào mainnet.
DApps Builder có thể tự mình can thiệp vào trong mạng lưới
và sử dụng cái mô hình này ở trong cái DApp của chính họ.
Thì thay vì là sẽ lấy những cái công nghệ từ một cái mô hình cụ thể nào đó
thì những bạn Builder có thể truy cập vào Anora
như là một nơi mà đang gọi là
đang tổng hợp lại tất cả những cái mô hình khác
của những con AI khác
và sẽ giúp cho họ có thể xây dựng được
những cái app mà có con AI tốt hơn
thì bạn bảo là đó là những bước khỏi đầu mà team đang hướng tới.
Tại vì như bạn bảo là sẽ,
mạng lưới của Aurora sẽ chia thành hai bên là bên người cung cấp và bên người tiêu dùng.
Thì bạn bảo là muốn có người tiêu dùng thì trước tiên phải có người cung cấp đã.
Cho nên là trước mắt thì team Aurora sẽ bắt đầu tập trung vào
khuyến khích và cổ vũ những bạn nhà phát triển có thể xây dựng những cái app thiết thực nhất cho người dùng. and then we will start to encourage and support that the developers can build the best app for the users
while we start to encourage the users to jump into the screen. All right, thank you. Now I think we'll move on to some community questions.
So let me have a look here in the form.
Here's one that I really like just because I myself am not so much of a technical user.
The question, Nick, is how can non-technical users interact with or benefit from
Allura? Yeah, so I think the best way today is by interacting with various applications or
kind of protocols that are leveraging Allura. There's a number of live applications kind of around like DeFi vaults or
various strategies or kind of on-chain parameters, a number of sort of agents leveraging Allura for
things they're doing on-chain, etc. And I think for less technical community members,
that's a great place to just kind of like interact with Allura via
these various applications in the ecosystem that are powered by Allura. And then obviously,
as Allura goes live, an important component of the network's growth and security is
in sort of staking to the network, staking to specific reputers on the network, and then the
sort of base chain validators. And both of these ensure a level of economic security
for both the base network itself, as well as how robust or secure the model evaluations are on the
network. And this is something that's quite accessible to less technical
sort of community members as well. And so I think just kind of playing around and interacting with
the set of apps in the ecosystem, as well as contributing to the economic security of the
network and sharing in the emissions and fees that come into the network as a function of doing that are two kind of like
really easy ways to interact or benefit from the network in a like a non-technical way.
All right, thank you Nick and Maisie. I've written some notes.
và câu hỏi tiếp theo
bạn Oli có là
người dùng
I'm sorry
câu hỏi là người dùng không chuyên
có thể sử dụng hoặc tương tác với Aurora
như thế nào để hưởng lợi
thì bạn bảo là cách tốt nhất
để mà những người dùng không chuyên nghiệp
hoặc là không quá rành về
công nghệ.
Có thể tương tác với Aurora chính là sử dụng
những cái app mà đang sử dụng
công nghệ của Aurora
chẳng hạn như là những cái
Vow Defi hoặc là
những cái AI agent
mà đang sử dụng Aurora AI.
Ngoài ra
bạn nghĩ đó là một cách tốt nhất
và dễ dàng nhất
tại vì mọi người sẽ không trực tiếp
động đến những dòng code
mà chỉ tương tác qua một cái bề mặt nhất định thôi
Tiếp theo nữa là
khi mà Anora
được ra mắt
thì cái phần an ninh mạng lưới
cũng là một phần không thể thiếu đúng không
thì mọi người có thể bắt đầu stack token alo
để mà có thể tương tác với validator và reviewer
thì mọi người sẽ có thể đóng góp vào việc an ninh mạng lưới
và việc đánh giá những cái kết quả mà AI
hay là những người workers kia đang đưa ra cho người dùng
đó là 2 cách mà mọi người có thể bắt đầu tương tác với alo or workers that are being used for users. That's the two ways that everyone can start to interact with Aurora
so that they can get the best.
Okay, I'm done.
Okay, thank you.
The next question which I quite like is from a user who asks Nick
How does Alura interact with other
crypto ecosystems is it chain agnostic meaning that you could sort of plug and play into
any any blockchain or any ecosystem already yeah that's a good question then that's right the chain
the the network is chain agnostic so allura network itself is its own chain technically built on the Cosmos stack, but it's not an L1 in the colloquial sense where there is a kind of general purpose execution environment and applications are built or smart contracts are built on the Allura chain itself. The chain itself is optimized and specifically focused on these kind
of core coordination tasks relevant to the network. And then these outputs from the network
can be consumed and leveraged in any kind of environment. So this is across any chain,
essentially, any protocol, as well as off-chain or centralized applications as well. The network exists as this kind of piece of middleware with its own canonical chain, but
still this piece of middleware that can very easily be leveraged or integrated into other
chain ecosystems, other protocols across chains, as well as these kind of like various off-chain
or centralized apps too.
So yeah, it's a good question.
Okay, thanks a lot, Nick.
Okay, the next question is,
how can Aurora be able to interact with other species?
Is this a chain that Aurora has to be used to? Làm cách nào mà Adora có thể tương tác Với những cái hệ sinh thái khác Thì đây có phải là một cái trend
Adora có phụ thuộc vào trend hay không
Tức là có thể nào
Tự động gắn vào một cái blockchain khác
Để mà được sử dụng hay không
Thì bạn bảo là Adora
Hoàn toàn không phụ thuộc vào những cái trend
Thì Adora thật là một cái trend
Được build trên hệ Cosmos
Nhưng mà nó không phải là một cái lớp thứ nhất
Không phải là một layer 1
và những cái hợp đồng thông minh
cũng không được xây dựng trên Adora luôn
cho nên là những cái
câu trả lời
hoặc là những cái kết quả
mà AI nó thực hiện
thì sẽ được sử dụng
trong bất kỳ một cái channel
thì Adora chỉ giống như là một cái
phần mềm trung gian mà mời có thể
tích hợp vào bất kỳ một cái blockchain nào đó hoặc là bất kỳ một cái ứng dụng nào đó thôi just like a central device that we can connect to any blockchain or any other software. Nick, maybe I'll sort of give you the floor if there's anything you would like to highlight from today's discussion or anything you'd like for the Vietnamese audience to sort of know or sort of give you the floor to talk about what you'd like to talk about, I guess.
I guess. Yeah, I think we covered it all really well. I think the only things I'd kind of amplify
or double click on is that the Vietnamese community is going to be like, is quite important
to us. We're quite committed to like building a really localized and sort of close community
locally. And so I think coming into the discord and kind of getting in touch with the team and
sort of participating in these, these kind of more localized events that will start being put on
in the area is probably the best way to, to get engaged both kind of like online in the discord,
there's a very active discord obviously and then um yeah as
as we really start to ramp up the the events that are put on um locally both by community members
and and by the allura team uh ourselves uh just kind of being involved is going to be a great way
to i don't know just become a closer and and kind of more prominent member of the community. And yeah, we see this project as very much being community-led.
We see ourselves just kind of one contributor to the project.
A lot of the sort of the best ideas and the best developments
that have come to the network and we see kind of continuing to come to the network
have been in various ways contributed by the community. And so I think as a function of that, there's a lot of really impactful ways to kind of
shape this future of decentralized AI or sort of decentralized collective intelligence just by
kind of like being part of the community, both online and in person locally. So that's all I'd add. But I think we covered everything really well.
All right, fantastic.
AC, yeah, just that last little bit.
Okay, thank you, Nick.
So today's day and day,
we've almost answered
almost all the questions of everyone.
So Nick just has a couple of words
to just ask for questions.
So you said that the Vietnamese community will be very important to Aurora Hầu hết những thắc mắc của mọi người cho nên là bạn Nick cũng chỉ còn đôi lời muốn nhắn nhũ thôi. Thì bạn bảo là cộng đồng Việt Nam sẽ rất là quan trọng đối với Adora
và họ cũng thật sự muốn xây dựng một cộng đồng gọi là tập trung hoàn toàn vào Việt Nam ấy.
Cho nên là bạn Nick có khuyên mọi người là hãy tham gia vào trong Discord
hoặc là tham gia những cái sự kiện của họ ở ngoài đời tại vì họ sắp sửa
tổ chức rất là nhiều những cái chuỗi sự kiện
nhỏ nhỏ ở trong Việt Nam
mình để có thể tương tác gần hơn
với người dùng và những sự kiện này
nó sẽ bao gồm cả online và offline
luôn và
bạn Nick nói
Adora thật ra là
một dự án mà nó rất là
tập trung vào cộng đồng
Tại vì AI
Và tất cả những kiến thức
Hầu như nó sẽ được đóng góp
Từ những người khác nhau
Thì những cái ý kiến tốt nhất
Thì sẽ luôn đến
Một cách rất là ngẫu nhiên
Từ một người dùng nào đó ở trong cộng đồng
Cho nên là bạn tin tưởng là
Khi mà có
Tập trung xây dựng một cộng đồng cho nên là bạn tin tưởng là khi mà có tập trung
xây dựng một cái cộng đồng mạnh như Việt Nam
thì sẽ là một phần quan trọng
trong cái kế hoạch
để mà họ có
trong kế hoạch có thể
phi tập trung được
tương lai của AI
I'm with this
Okay
Alright, fantastic Hey Nick, thanks so much for your time Yep. I'm with this. Okay. All right. All right. Fantastic.
Hey, Nick, thanks so much for your time, man.
Maisy, thanks so much for translating.
And I see a lot of the other Laura team members in the chat.
Thank you all. And I guess I'll see you in the next one.
Yeah, thanks so much. This was great.
Yeah, thanks so much. This was great.
cũng như là Oli ha
hẹn gặp mọi người vào những buổi AMA tiếp theo
chúc mọi người một buổi tối vui vẻ
bye bye
bye bye Thank you.
