Los modelos de IA son inteligentes. El problema, sin embargo, es que también son hábiles en el engaño. Inventan hechos, citan incorrectamente fuentes y alucinan con confianza. @Mira_Network es la capa de confianza que filtra las salidas de IA no verificadas antes de que lleguen al usuario. Mira verifica las salidas de IA a través de una red descentralizada de modelos independientes. En lugar de confiar en la respuesta de un solo modelo, Mira la descompone en afirmaciones fácticas y las envía a múltiples verificadores. Solo las afirmaciones que cumplen con un umbral de supermayoría configurable entre modelos independientes son aprobadas. Según los datos de producción reportados por el equipo, el consenso ha reducido las alucinaciones en hasta un ~90% en las aplicaciones integradas. Si múltiples modelos independientes están de acuerdo, las probabilidades de que se equivoquen de la misma manera son extremadamente bajas. Los resultados reportados por el equipo muestran que la precisión mejora del ~70% al ~96% cuando las salidas se filtran a través de Mira. Cada verificación genera un certificado encriptado y rastreable (con prueba en cadena) que muestra qué modelos participaron, cómo votaron y qué afirmaciones pasaron. Esto crea un registro transparente y auditable en el que los reguladores, plataformas y usuarios pueden confiar. Mira es infraestructura, no una aplicación. Se integra en los pipelines de IA utilizados por chatbots, herramientas fintech, plataformas educativas y más. La verificación se ejecuta en segundo plano, filtrando silenciosamente las afirmaciones falsas antes de que el usuario las vea. El poder de verificación proviene de los operadores de nodos que ejecutan modelos de IA diversos. Utilizan la computación proporcionada por los delegadores de nodos, personas o entidades que alquilan GPUs a la red y ganan recompensas por apoyar el trabajo de verificación precisa. Los socios líderes incluyen @ionet, @AethirCloud, @hyperbolic_labs, @exa_bits y @SpheronFDN, que suministran infraestructura de GPU descentralizada. Esto distribuye la verificación entre múltiples proveedores independientes, reduciendo el riesgo de que cualquier entidad única pueda manipular los resultados. Los incentivos económicos de Mira recompensan la verificación honesta. Los nodos que se alinean con el consenso ganan más. Aquellos que impulsan resultados falsos o manipulados son penalizados. Esto alinea los incentivos financieros de la red con la búsqueda de la verdad. Los beneficios son simples: - Captar salidas de IA falsas antes de que causen daño - Reducir sesgos utilizando modelos diversos - Crear resultados de IA verificables y reproducibles - Eliminar puntos únicos de fallo en la confianza La adopción de IA se detendrá sin confianza. Mira Network ofrece una capa de verificación escalable y descentralizada que hace que la IA sea más segura para industrias reguladas, decisiones críticas y entornos de alto volumen.