以下是我们在当今以人工智能为中心的世界中需要@Mira_Network的原因👇 → 人工智能输出的错误率大约为30%，但听起来很有说服力 → 当需要准确性时，例如医疗、法律、金融决策，问题变得严重 → Mira通过多个模型对人工智能声明进行共识验证 → 在检查之前将响应分解为更小的可验证部分 → 多个人工智能模型独立对每个声明的有效性进行投票 → 只有经过验证的声明才能通过最终输出 → 使用工作量证明（PoW）进行验证，即节点必须运行实际的推理任务 → 验证者因不诚实行为而面临失去代币的风险 → 通过共享声明而不是底层源数据来维护隐私 → 没有中央权威决定什么算是真实 → 通过API集成与现有的人工智能系统协作 → 使开发者能够为他们的应用程序添加验证层 → 经济模型奖励准确的验证工作 → 设计用于高风险用例，其中错误会产生实际后果 → TGE即将到来 当前的人工智能强大但不可靠。@Mira_Network致力于提高可靠性。