🦉알로라 ALLORA의 목표 중심 접근 (Objective-Centric Approach)

⁉️목표 중심 접근은 무엇?!

• 챗지피티처럼 모델이 아니라 목표를 지정하는 방식
• 상황에 맞는 모델 조합을 자동을 선택

• 알로라가 컨텍스트 인식으로 편성 함

✔️목표 중심이 좋은 이유

• 모델 대신 목표: 사용자는 “무엇을 달성할지”만 말하면 됨.
• 자동 조율: 알로라가가 상황에 맞게 워커 가중치를 실시간 스위칭 및 모델 설정

• 사용자 편의성: 모델를 고를 필요가 없어짐 오로지 목표 성과에 집중 가능

‼️초간단 예시

• 목표: “1시간 뒤 DEX 대규모 스왑, 실행가 미끄러짐 최소화”

• 알로라가 하는 일:

↳관련 토픽(슬리피지/유동성/오더플로)을 자동 묶어 예측 스트림 생성
↳컨텍스트 인식으로 지금 잘 맞추는 워커 비중 업업
↳라운드 끝나면 레퓨터가 채점→온체인 기록, 다음 라운드 자가개선 가동

• 결과: 사용자는 목표에 대한것만 말하고 결과를 받아둠

알로라는 챗지피티처럼 필요한 목적에 따라 모델을 고를 필요없이 간단하게 목표를 말하면 집단지성 + 컨텍스트 인식 + 온체인 검증으로 결과 알려줍니다.

우리는 결과만 챙기면 끝!!