這就是為什麼我們在當今以 AI 為中心的世界中需要 @Mira_Network 👇 → AI 輸出大約有 30% 的錯誤率，但聽起來很有說服力 → 當你需要像醫療、法律、金融決策這樣的準確性時，問題變得嚴重 → Mira 通過多個模型運行 AI 申請以進行共識驗證 → 在檢查之前將回應分解為更小的可驗證部分 → 多個 AI 模型獨立對每個申請的有效性進行投票 → 只有經過驗證的申請才能通過最終輸出 → 使用 PoW 進行驗證，即節點必須運行實際的推理任務 → 驗證者因不誠實行為而面臨失去代幣的風險 → 通過共享申請而不是底層源數據來維護隱私 → 沒有中央權威決定什麼算是真實的 → 通過 API 集成與現有的 AI 系統協作 → 使開發者能夠為他們的應用程序添加驗證層 → 經濟模型獎勵準確的驗證工作 → 為高風險用例設計，錯誤會帶來真實後果 → TGE 即將到來 當前的 AI 強大但不可靠。@Mira_Network 專注於可靠性部分。