Os modelos de IA são inteligentes. O problema, no entanto, é que eles também são habilidosos em enganar. Eles inventam fatos, citam fontes incorretamente e alucinam com confiança. @Mira_Network é a camada de confiança que filtra saídas de IA não verificadas antes que cheguem ao usuário. A Mira verifica as saídas de IA através de uma rede descentralizada de modelos independentes. Em vez de confiar na resposta de um único modelo, a Mira a divide em afirmações factuais e as envia para múltiplos verificadores. Apenas as afirmações que atendem a um limiar de supermaioria configurável entre modelos independentes são aprovadas. De acordo com dados de produção relatados pela equipe, o consenso reduziu alucinações em até ~90% em aplicativos integrados. Se múltiplos modelos independentes concordam, as chances de estarem errados da mesma forma são extremamente baixas. Os resultados relatados pela equipe mostram que a precisão melhorou de ~70% para ~96% quando as saídas são filtradas através da Mira. Cada verificação gera um certificado criptografado e rastreável (com prova em cadeia) que mostra quais modelos participaram, como votaram e quais afirmações passaram. Isso cria um registro transparente e auditável que reguladores, plataformas e usuários podem confiar. A Mira é infraestrutura, não um aplicativo. Ela se integra em pipelines de IA usados por chatbots, ferramentas fintech, plataformas educacionais e mais. A verificação ocorre em segundo plano, filtrando silenciosamente afirmações falsas antes que o usuário as veja. O poder de verificação vem de operadores de nós que executam modelos de IA diversos. Eles usam computação fornecida por delegadores de nós, pessoas ou entidades que alugam GPUs para a rede e ganham recompensas por apoiar o trabalho de verificação precisa. Os principais parceiros incluem @ionet, @AethirCloud, @hyperbolic_labs, @exa_bits e @SpheronFDN, que fornecem infraestrutura de GPU descentralizada. Isso espalha a verificação entre múltiplos provedores independentes, reduzindo o risco de que qualquer entidade única possa manipular os resultados. Os incentivos econômicos da Mira recompensam a verificação honesta. Nós que se alinham com o consenso ganham mais. Aqueles que empurram resultados falsos ou manipulados são penalizados. Isso alinha os incentivos financeiros da rede com a busca pela verdade. Os benefícios são simples: - Capturar saídas falsas de IA antes que causem danos - Reduzir viés usando modelos diversos - Criar resultados de IA verificáveis e reproduzíveis - Remover pontos únicos de falha na confiança A adoção de IA vai estagnar sem confiança. A Mira Network oferece uma camada de verificação escalável e descentralizada que torna a IA mais segura para indústrias regulamentadas, decisões críticas e ambientes de alto volume.