Aquí está la razón por la que necesitamos @Mira_Network en el mundo centrado en la IA de hoy👇 → Las salidas de la IA tienen aproximadamente un 30% de tasas de error, pero suenan convincentes → El problema se vuelve serio cuando necesitas precisión, como en decisiones médicas, legales o financieras → Mira ejecuta reclamaciones de IA a través de múltiples modelos para la verificación de consenso → Divide las respuestas en piezas más pequeñas y verificables antes de comprobar → Múltiples modelos de IA votan de forma independiente sobre la validez de cada reclamación → Solo las reclamaciones verificadas pasan a la salida final → Utiliza PoW para la validación, es decir, los nodos deben ejecutar tareas de inferencia reales → Los validadores arriesgan perder tokens por comportamiento deshonesto → La privacidad se mantiene compartiendo reclamaciones, no los datos subyacentes → No hay una autoridad central que decida qué cuenta como verdadero → Funciona con sistemas de IA existentes a través de la integración de API → Permite a los desarrolladores agregar capas de verificación a sus aplicaciones → El modelo económico recompensa el trabajo de validación preciso → Diseñado para casos de uso de alto riesgo donde los errores tienen consecuencias reales → TGE en camino La IA actual es poderosa pero poco confiable. @Mira_Network trabaja en la parte de confiabilidad.