今日の AI 中心👇の世界で@Mira_Networkが必要な理由は次のとおりです → AI 出力のエラー率は約 30% ですが、説得力があるように聞こえます → 医療、法律、財務上の決定などの正確さが必要な場合、問題は深刻になります → Mira は、コンセンサス検証のために複数のモデルを通じて AI クレームを実行します → チェックする前に、応答を検証可能な小さな部分に分割します。 → 複数の AI モデルが各主張の有効性に独立して投票します → 検証済みのクレームのみが最終出力に渡されます → 検証に PoW を使用する、つまりノードは実際の推論タスクを実行する必要があります → バリデーターは不正な行為によりトークンを失うリスクがあります → プライバシーは、基礎となるソースデータではなく、申し立てを共有することによって維持されます → 何が真実とみなされるかを決定する中央機関は存在しない → API統合による既存のAIシステムとの連携 → 開発者がアプリケーションに検証レイヤーを追加できるようにします → 経済モデルは正確な検証作業に報いる → エラーが実際の結果をもたらす一か八かのユースケース向けに設計 → TGEの受信 現在のAIは強力ですが、信頼性が低いです。@Mira_Network信頼性の部分で機能します。