Los modelos de IA son inteligentes. El problema, sin embargo, es que también son hábiles para engañar. Inventan hechos, citan mal las fuentes y alucinan con confianza. @Mira_Network es la capa de confianza que filtra los resultados de IA no verificados antes de que lleguen al usuario. Mira verifica los resultados de la IA a través de una red descentralizada de modelos independientes. En lugar de confiar en la respuesta de un modelo, Mira la divide en afirmaciones fácticas y las envía a múltiples verificadores. Solo se aprueban las reclamaciones que cumplen con un umbral de supermayoría configurable en modelos independientes. Según los datos de producción informados por el equipo, el consenso ha reducido las alucinaciones hasta en ~ 90% en las aplicaciones integradas. Si varios modelos ejecutados de forma independiente están de acuerdo, las probabilidades de que se equivoquen de la misma manera son extremadamente bajas. Los resultados informados por el equipo muestran que la precisión mejora de ~70% a ~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 reclamos pasaron. Esto crea un registro transparente y auditable en el que los reguladores, las plataformas y los usuarios pueden confiar. Mira es infraestructura, no una aplicación. Se integra en las canalizaciones de IA utilizadas 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 diversos modelos de IA. Utilizan la computación proporcionada por los delegadores de nodos, personas o entidades que alquilan GPU a la red y obtienen recompensas por respaldar un trabajo de verificación preciso. 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, lo que reduce el riesgo de que una sola entidad 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: - Detecte resultados falsos de IA antes de que causen daño - Reducir el sesgo mediante el uso de diversos modelos - Crear resultados de IA verificables y reproducibles - Eliminar puntos únicos de falla en la confianza La adopción de IA se estancará 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 gran volumen.