Livet skal fødes, leves 🤣 👏 Den nåværende AI-utviklingen har støtt på en viktig flaskehals, men denne flaskehalsen kommer ikke fra hastighet, skala eller kreativitet, men fra det grunnleggende pålitelighetsproblemet. Spesifikt er hallusinasjonsfenomenet AI og iboende skjevheter lagt over, noe som resulterer i høy feilrate for utgangen, noe som direkte hindrer AI i å oppnå ekte autonom drift og er vanskelig å tilpasse til scenarier med høye tillitskrav Stilt overfor dette dilemmaet fulgte ikke Mira Network @miranetwork den tradisjonelle veien med å øke modellens størrelse eller finjustere lokale scener. I sitt kjerneperspektiv, uansett hvor optimalisert en enkelt modell er, kan den ikke bryte gjennom begrensningen med lavest mulig feilrate; Selv om finjustering kan forbedre ytelsen på spesifikke områder, kan det fortsatt være betydelig ineffektivt ved fremveksten av ny informasjon, ekstreme nødsituasjoner og komplekse kaotiske scenarier i den virkelige verden. Dette betyr også at æraen med å jakte på en «enkelt perfekt AI-modell» er over Mira Networks kjerneløsning er å bygge et nytt lag av tillit for AI-modeller. Den forlater avhengigheten av en enkelt AI-modell som kan være hallusinert eller skjev, og benytter i stedet en konsensusmekanisme med flere AI-modeller: før det endelige resultatet kryssverifiserer flere modeller og oppnår konsensus for å verifisere nøyaktigheten av resultatet, samtidig som de genererer krypterte bevis på korrekthet og beholder on-chain revisjonsspor. Kjerneverdien av denne mekanismen er å eliminere enkeltpunkts tillidsrisiko og gjøre AI-output pålitelig nok til å muliggjøre autonom drift på vanlige blokkjedenettverk som Ethereum, Bitcoin og Solana, og gi nøkkelstøtte for implementering av AI i scenarier med høy sikkerhet og krav til etterlevelse @KaitoAI #MIRA #Yap