Voici pourquoi nous avons besoin de @Mira_Network dans le monde centré sur l'IA d'aujourd'hui👇 → Les résultats de l'IA ont environ 30 % de taux d'erreur mais semblent convaincants → Le problème devient sérieux lorsque vous avez besoin de précision comme dans les décisions médicales, juridiques ou financières → Mira fait passer les revendications d'IA par plusieurs modèles pour une vérification de consensus → Décompose les réponses en morceaux vérifiables plus petits avant de vérifier → Plusieurs modèles d'IA votent indépendamment sur la validité de chaque revendication → Seules les revendications vérifiées passent à la sortie finale → Utilise le PoW pour la validation c'est-à-dire que les nœuds doivent exécuter de véritables tâches d'inférence → Les validateurs risquent de perdre des tokens pour un comportement malhonnête → La confidentialité est maintenue en partageant les revendications, pas les données sources sous-jacentes → Pas d'autorité centrale décidant de ce qui compte comme vrai → Fonctionne avec les systèmes d'IA existants grâce à l'intégration API → Permet aux développeurs d'ajouter des couches de vérification à leurs applications → Le modèle économique récompense le travail de validation précis → Conçu pour des cas d'utilisation à enjeux élevés où les erreurs ont de réelles conséquences → TGE à venir L'IA actuelle est puissante mais peu fiable. @Mira_Network travaille sur la partie fiabilité.