31 de dezembro de ⛅️ 2025 Depois de escovar tantos jardins misteriosos, sinto que sou aterrorizante 😎, seja se há uma montanha para escalar no 🤣 inverno, sem falar que vou até a montanha dos fundos do parque para escalar primeiro Se você prestar atenção à combinação de IA e blockchain, o Mira @miranetwork vale a pena prestar atenção. Não se envolve em demonstrações chamativas e grandes narrativas, mas foca em construir o suporte subjacente necessário para futuras aplicações e agentes de IA Esse tipo de trabalho subjacente é fácil de ignorar nos primeiros dias, mas depois que a ecologia toma forma, ele se torna um núcleo inevitável. A Mira está disposta a ser uma arquitetura invisível na pilha tecnológica, melhorando silenciosamente a confiabilidade e escalabilidade de outros sistemas, e buscando uma operação estável de longo prazo em vez de brilhantismo de curto prazo Agora, muitas pessoas ainda especulam sobre o conceito de IA, e Mira chegou à camada de confiança em IA. Compartilhe alguns progressos reais 1⃣ Os dados da mainnet são chamativos: após o lançamento da mainnet no terceiro trimestre de 2025, o volume médio diário de processamento de tokens ultrapassará constantemente 2 bilhões, indicando que modelos massivos de IA estão fazendo verificações reais na cadeia e a demanda é sólida 2⃣ Entrega completa de ferramentas para desenvolvedores: As ferramentas prometidas no quarto trimestre de 2025 foram implementadas, e o SDK da Mira pode ser facilmente conectado à IA e blockchain, reduzindo muito o limiar de desenvolvimento 3⃣ Formação de fossos ecológicos: A cooperação aprofundada com cadeias de alto desempenho como a Monad está se tornando o padrão de infraestrutura para agentes de IA no campo Web3 Olhando para 2026, 2025 é o ano da infraestrutura de IA, e 2026 será o ano do surto de agentes autônomos de IA, e o Mira é o limiar de confiança que esses agentes não podem evitar, o que aumenta a taxa de precisão da IA de 75% para 96% e reduz a taxa de erro em 90% por meio da verificação cruzada multimodelo, além de depender do mecanismo "compromisso + punição" para garantir a honestidade da verificação, que pode apoiar a operação da IA em cenários de alto risco, como finanças e cuidados médicos @MiraNetworkCN @KaitoAI #MIRA #Yap

Noite de 30 🌕 de dezembro 🤔 Também com o objetivo de garantir a confiabilidade da IA, os dois principais projetos de IA Web3 seguiram caminhos completamente diferentes! Um depende do voto coletivo, o outro de evidências matemáticas, e por trás disso está a diferença lógica subjacente na confiança! @miranetwork Foque em ideias de autenticação: em vez de se envolver em modelos mais complexos, divida as conclusões da IA em pequenas declarações verificáveis e as coloque em redes descentralizadas para verificação cruzada, insistindo em provar primeiro e depois agir. É como ter um grupo de especialistas revisando coletivamente as respostas da IA, garantindo que os resultados sejam confiáveis e que ninguém possa alterá-los, preenchendo as brechas na saída da IA na fonte. O sistema de Autotrícia da @inference_labs está equipado com um gravador caixa preta para IA: toda decisão tomada pela IA deixará uma trajetória criptografada e imutável, mesmo que seja realizada de forma autônoma, todo o processo possa ser auditado e rastreado, e direitos e responsabilidades possam ser vistos rapidamente. Isso resolve diretamente o problema da responsabilidade em aplicações de IA em áreas de alto risco (como finanças e saúde), e pode localizar responsabilidades com precisão quando surgem problemas. 🚀 Na última década, a competição por IA tem se concentrado em parâmetros de modelos, poder de processamento e algoritmos, mas à medida que a IA entra na fase de aplicação em larga escala, confiabilidade e confiança tornaram-se os principais gargalos que restringem seu desenvolvimento. 🚀 Os usuários não estão mais satisfeitos com o que a IA pode fazer, mas mais preocupados com a credibilidade do que a IA faz e quem é responsável pelo que dá errado. A exploração desses dois projetos indica a direção da próxima geração de IA: de buscar mais inteligência para buscar mais credibilidade. 🚀 Quem conseguir construir um mecanismo de confiança mais eficiente, universal e adequado, que atenda às necessidades de diferentes cenários, ocupará o patamar dominante da formulação de regras na colaboração entre IA e sociedade humana. #InferenceLabs @MiraNetworkCN @KaitoAI

Agora, quando se trata de projetos de IA, muitas pessoas podem estar um pouco cansadas de ouvir, principalmente porque há cada vez mais projetos desse tipo, e a novidade já se foi há muito tempo. No entanto, o @inference_labs que vamos falar hoje resolve um problema que talvez ninguém conheça, mas se você realmente o enfrentar, vai sofrer, e vale a pena falar sobre isso Para ser direto, você gasta dinheiro para assinar um serviço de IA de alto nível, achando que está usando o modelo de topo anunciado pelo comerciante, mas, na verdade, o comerciante pode transferir secretamente seu pedido para um modelo mais barato. Afinal, você não consegue ver o interior do modelo, e os resultados de saída são parecidos, então é muito difícil descobrir que você foi transferido. Neste caso, o ponto profissional é chamado de risco de substituição de modelos; para ser direto, é gastar dinheiro para comprar serviços de alto padrão, e o uso real é uma alternativa barata A solução da Inference Labs tem uma ideia muito especial, baseando-se em provas de conhecimento zero para gerar evidências criptográficas publicamente verificáveis, que não só podem confirmar que o peso do modelo não mudou, mas também provar que um modelo especificado é usado, evitando armadilhas vindas da raiz 👉 As principais vantagens são intuitivas 1⃣ Qualquer um pode verificar. Seja você mesmo, as autoridades reguladoras ou um terceiro como o auditor, você pode verificar essas evidências de forma independente, sem confiar na Inference Labs ou nos comerciantes que fornecem serviços de IA, e sem depender de garantias de "caráter" durante todo o processo. 2⃣ Nenhuma privacidade é vazada. Os dados principais (pesos) do modelo e as informações que você inseriu não precisam ser divulgados, e a segurança é completa. Para dar um exemplo simples, assim como normalmente criptografamos páginas web com HTTPS, você não precisa saber os detalhes da criptografia por trás disso, basta garantir que a conexão seja segura, e o mesmo vale aqui Sua visão central é clara: permitir que os usuários usem IA de alto nível com confiança, desenvolvedores ousem abrir modelos (garantir PI), promover a transparência e credibilidade do ecossistema de IA, e reduzir a dependência de gigantes Em cenários como gestão de ativos on-chain e agentes automatizados, as pessoas se preocupam mais em interferir com o raciocínio e a transferência de modelos do que com a inteligência do modelo. Anteriormente, soluções semelhantes de verificação de inferência eram lentas e caras demais para implementar, mas a Inference Labs cooperou com a Cysic para introduzir aceleração de hardware ZK e instalar um "acelerador" para o sistema de verificação, tornando possível implementar uma teoria anti-falsificação Depois que a mainnet foi lançada, o foco deles mudou para um uso melhor, mais barato e maior, o que era perfeito para os nós onde o Agente poderia explodir. Esse estilo de não exagerar e fazer o bottom de forma sólida é particularmente confiável #InferenceLabs