Hier ist, warum wir @Mira_Network in der heutigen AI-zentrierten Welt brauchen👇 → AI-Ausgaben haben ungefähr 30% Fehlerquote, klingen aber überzeugend → Das Problem wird ernst, wenn man Genauigkeit benötigt, wie bei medizinischen, rechtlichen und finanziellen Entscheidungen → Mira lässt AI-Ansprüche durch mehrere Modelle zur Konsensverifizierung laufen → Zerlegt Antworten in kleinere verifizierbare Teile, bevor sie überprüft werden → Mehrere AI-Modelle stimmen unabhängig über die Gültigkeit jedes Anspruchs ab → Nur verifizierte Ansprüche gelangen in die endgültige Ausgabe → Verwendet PoW zur Validierung, d.h. Knoten müssen tatsächliche Inferenzaufgaben ausführen → Validatoren riskieren, Tokens für unehrliches Verhalten zu verlieren → Datenschutz wird gewahrt, indem Ansprüche geteilt werden, nicht die zugrunde liegenden Quelldaten → Keine zentrale Autorität entscheidet, was als wahr gilt → Funktioniert mit bestehenden AI-Systemen durch API-Integration → Ermöglicht Entwicklern, Verifizierungsschichten zu ihren Anwendungen hinzuzufügen → Das wirtschaftliche Modell belohnt genaue Validierungsarbeit → Entworfen für hochriskante Anwendungsfälle, bei denen Fehler echte Konsequenzen haben → TGE steht bevor Aktuelle AI ist leistungsstark, aber unzuverlässig. @Mira_Network arbeitet an der Zuverlässigkeit.