31 de diciembre de 2025⛅️ Después de ver tantos jardines misteriosos, me siento increíblemente fuerte😎, ¿hay alguien que quiera escalar montañas este invierno?🤣, no diré más, primero iré a escalar un poco en el parque detrás de la montaña. Si te interesa la combinación de AI y blockchain, vale la pena prestar atención a Mira @miranetwork. No se dedica a demostraciones técnicas llamativas ni a grandes narrativas, se enfoca en construir el soporte fundamental necesario para las aplicaciones de AI y los agentes inteligentes del futuro. Este tipo de trabajo fundamental suele ser ignorado en las primeras etapas, pero una vez que el ecosistema se forma, se convierte en el núcleo ineludible. Mira está dispuesta a ser la arquitectura invisible en la pila tecnológica, mejorando silenciosamente la fiabilidad y escalabilidad de otros sistemas, persiguiendo una operación estable a largo plazo en lugar de un brillo a corto plazo. Ahora muchas personas todavía están especulando sobre el concepto de AI, mientras que Mira ya ha implementado la capa de confianza de AI. Compartamos algunos avances concretos. 1⃣ Datos de la red principal impresionantes: después del lanzamiento de la red principal en el tercer trimestre de 2025, el volumen diario promedio de procesamiento de tokens se mantiene por encima de 2 mil millones, lo que indica que una gran cantidad de modelos de AI están realizando validaciones reales en la cadena, con una demanda sólida. 2⃣ Herramientas para desarrolladores completamente entregadas: las herramientas prometidas para el cuarto trimestre de 2025 ya están disponibles, y con el SDK de Mira, puedes integrar fácilmente AI y blockchain, reduciendo significativamente la barrera de entrada para el desarrollo. 3⃣ La muralla ecológica se ha formado: en profunda colaboración con cadenas de alto rendimiento como Monad, se está convirtiendo en el estándar de infraestructura para agentes inteligentes de AI en el ámbito de Web3. Mirando hacia 2026, 2025 será el año de la infraestructura de AI, y 2026 será el año de la explosión de los agentes inteligentes de AI autónomos, y Mira es la barrera de confianza que estos agentes no pueden eludir. A través de la validación cruzada de múltiples modelos, ha elevado la precisión de AI del 75% al 96%, reduciendo la tasa de error en un 90%, y también garantiza la honestidad de la validación mediante un mecanismo de "staking + penalización", lo que permite que AI opere en escenarios de alto riesgo como finanzas y salud. @MiraNetworkCN @KaitoAI #MIRA #Yap

30 de diciembre 🌕 por la noche 🤔 Aunque ambos apuntan a la fiabilidad de la IA, los dos grandes proyectos de Web3 AI han tomado caminos completamente diferentes. Uno se basa en votación colectiva, el otro en pruebas matemáticas, y detrás de esto hay diferencias en la lógica subyacente de la confianza. @miranetwork se centra en la idea de la notarización: no se trata de crear modelos más complejos, sino de descomponer las conclusiones de la IA en pequeñas declaraciones verificables, que se envían a una red descentralizada para su verificación cruzada, insistiendo en probar primero y actuar después. Es como hacer que un grupo de expertos revise colectivamente las respuestas de la IA, asegurando que los resultados sean confiables y que nadie pueda manipularlos, cerrando las brechas en la salida de la IA desde la fuente. Por otro lado, el sistema Autonometrics de @inference_labs ha equipado a la IA con una caja negra registradora: cada decisión que toma la IA deja un rastro encriptado e inalterable, incluso si ejecuta tareas de forma autónoma, todo el proceso puede ser auditado y rastreado, con responsabilidades claras. Esto resuelve directamente el problema de la rendición de cuentas en aplicaciones de IA en áreas de alto riesgo (como finanzas y salud), permitiendo localizar con precisión la responsabilidad en caso de problemas. 🚀 En la última década, la competencia en IA se ha centrado en parámetros de modelos, potencia de cálculo y algoritmos, pero a medida que la IA entra en una fase de aplicación a gran escala, la fiabilidad y el nivel de confianza se han convertido en los principales cuellos de botella que limitan su desarrollo. 🚀 Los usuarios ya no se conforman con que la IA pueda hacer cosas, sino que se preocupan más por si lo que hace la IA es confiable y quién es responsable si algo sale mal. La exploración de estos dos proyectos presagia precisamente la dirección del desarrollo de la próxima generación de IA: de buscar ser más inteligente a buscar ser más confiable. 🚀 Quien pueda construir un mecanismo de confianza más eficiente, más universal y más acorde a las necesidades de diferentes escenarios, podrá ocupar la posición dominante en la formulación de reglas en la colaboración entre la IA y la sociedad humana. #InferenceLabs @MiraNetworkCN @KaitoAI

Ahora, cuando se menciona un proyecto de IA, muchas personas pueden estar un poco cansadas, principalmente porque este tipo de proyectos son cada vez más numerosos y la novedad ya se ha perdido. Sin embargo, hoy quiero hablar de @inference_labs, que ha resuelto un problema que quizás muchos no han notado, pero que realmente puede causar pérdidas cuando se presenta, y vale la pena discutirlo. Voy a contar un caso muy práctico: pagas por suscribirte a un servicio de IA de alta gama, pensando que estás utilizando el modelo de primera clase que el comerciante promociona, pero en realidad, el comerciante podría estar redirigiendo tus solicitudes a un modelo más barato. Después de todo, no puedes ver el interior del modelo, y los resultados de salida se ven bastante similares, por lo que es realmente difícil darse cuenta de que te han cambiado el modelo. Esta situación se llama riesgo de sustitución de modelo, en pocas palabras, es como pagar por un servicio de alta gama, pero en realidad estás usando un producto de bajo costo. La solución de Inference Labs es bastante especial; se basa en pruebas de conocimiento cero para generar evidencia criptográfica que puede ser verificada públicamente, lo que no solo confirma que los pesos del modelo no han sido alterados, sino que también prueba que se está utilizando el modelo especificado, evitando problemas desde la raíz. 👉 Las ventajas clave son muy evidentes. 1⃣ Cualquiera puede verificar. No importa si eres tú mismo, un organismo regulador o una tercera parte como un auditor, todos pueden revisar esta evidencia de manera independiente, sin necesidad de confiar en Inference Labs o en el comerciante que proporciona el servicio de IA, sin depender de la "honestidad". 2⃣ No se filtra la privacidad. Los datos centrales del modelo (pesos) y la información que ingresas no necesitan ser públicos, lo que maximiza la seguridad. Un ejemplo simple es que, al igual que usamos HTTPS para cifrar páginas web, no necesitas conocer los detalles del cifrado detrás de escena, solo necesitas confirmar que la conexión es segura, y aquí es lo mismo. Su visión central es muy clara: permitir que los usuarios utilicen IA de alta gama con confianza, que los desarrolladores se atrevan a abrir modelos (proteger la propiedad intelectual), impulsar un ecosistema de IA transparente y confiable, y reducir la dependencia de los gigantes. En la gestión de activos en cadena, agentes automatizados y otros escenarios, en lugar de preocuparse por la inteligencia del modelo, la gente se preocupa más por si la inferencia ha sido alterada o si el modelo ha sido cambiado. Anteriormente, soluciones similares de verificación de inferencias eran difíciles de implementar debido a que eran demasiado lentas y caras, mientras que Inference Labs, en colaboración con Cysic, ha introducido aceleración de hardware ZK, dotando al sistema de verificación de un "acelerador", haciendo posible que la teoría de la falsificación se materialice. Después del lanzamiento de la mainnet, su enfoque se ha desplazado hacia hacer que sea más fácil de usar, más barato y escalable, justo a tiempo para el posible estallido de los agentes. Este estilo de no hacer ruido y trabajar sólidamente en la base es, de hecho, muy confiable. #InferenceLabs