Modele AI są inteligentne. Problem polega jednak na tym, że są również biegłe w oszustwie. Wymyślają fakty, błędnie cytują źródła i z pewnością halucynują. @Mira_Network to warstwa zaufania, która filtruje niezweryfikowane wyniki AI, zanim dotrą do użytkownika. Mira weryfikuje wyniki AI za pomocą zdecentralizowanej sieci niezależnych modeli. Zamiast ufać odpowiedzi jednego modelu, Mira dzieli ją na twierdzenia faktograficzne i wysyła je do wielu weryfikatorów. Tylko twierdzenia, które spełniają konfigurowalny próg superwiększości w niezależnych modelach, są zatwierdzane. Zgodnie z danymi produkcyjnymi zgłoszonymi przez zespół, konsensus zmniejszył halucynacje o około 90% w zintegrowanych aplikacjach. Jeśli wiele niezależnie działających modeli się zgadza, prawdopodobieństwo, że są błędne w ten sam sposób, jest niezwykle niskie. Wyniki zgłoszone przez zespół pokazują, że dokładność poprawiła się z około 70% do 96%, gdy wyniki są filtrowane przez Mirę. Każda weryfikacja generuje zaszyfrowany, śledzony certyfikat (z dowodem na łańcuchu), który pokazuje, które modele uczestniczyły, jak głosowały i jakie twierdzenia przeszły. Tworzy to przejrzysty i audytowalny zapis, któremu mogą zaufać regulatorzy, platformy i użytkownicy. Mira to infrastruktura, a nie aplikacja. Integruje się w pipeline'y AI używane przez chatboty, narzędzia fintech, platformy edukacyjne i inne. Weryfikacja działa w tle, cicho filtrując fałszywe twierdzenia, zanim użytkownik je zobaczy. Siła weryfikacji pochodzi od operatorów węzłów uruchamiających różnorodne modele AI. Używają obliczeń dostarczanych przez delegatorów węzłów, ludzi lub podmioty, które wynajmują GPU sieci i zarabiają nagrody za wspieranie dokładnej pracy weryfikacyjnej. Wiodący partnerzy to @ionet, @AethirCloud, @hyperbolic_labs, @exa_bits i @SpheronFDN, które dostarczają zdecentralizowaną infrastrukturę GPU. To rozkłada weryfikację na wielu niezależnych dostawców, zmniejszając ryzyko, że jakikolwiek pojedynczy podmiot może manipulować wynikami. Ekonomiczne zachęty Miry nagradzają uczciwą weryfikację. Węzły, które są zgodne z konsensusem, zarabiają więcej. Te, które promują fałszywe lub manipulowane wyniki, są karane. To dostosowuje finansowe zachęty sieci do dążenia do prawdy. Korzyści są proste: - Wykrywanie fałszywych wyników AI, zanim spowodują szkody - Zmniejszenie stronniczości poprzez użycie różnorodnych modeli - Tworzenie weryfikowalnych, powtarzalnych wyników AI - Usunięcie pojedynczych punktów awarii w zaufaniu Adopcja AI utknie w martwym punkcie bez zaufania. Mira Network oferuje skalowalną, zdecentralizowaną warstwę weryfikacyjną, która sprawia, że AI jest bezpieczniejsze dla regulowanych branż, krytycznych decyzji i środowisk o dużym wolumenie.