31 ⛅️ december 2025 Efter att ha rensat så många mystiska trädgårdar känner jag mig skrämmande 😎, oavsett om det finns ett berg att bestiga på 🤣 vintern, för att inte tala om att jag först ska klättra till parkens bakre berg Om du uppmärksammar kombinationen av AI och blockchain är Mira @miranetwork värt att uppmärksamma. Den ägnar sig inte åt pråliga demonstrationer och storslagna berättelser, utan fokuserar på att bygga det underliggande stöd som krävs för framtida AI-applikationer och agenter Denna typ av underliggande arbete är lätt att ignorera i de tidiga dagarna, men efter att ekologin tagit form blir det en oundviklig kärna. Mira är villigt att vara en osynlig arkitektur i teknikstacken, som tyst förbättrar tillförlitligheten och skalbarheten hos andra system, och strävar efter långsiktig stabil drift snarare än kortsiktig briljans Nu spekulerar många fortfarande kring konceptet AI, och Mira har hamnat på AI-förtroendelagret. Dela med dig av några verkliga framsteg 1⃣ Mainnet-datan är iögonfallande: Efter att mainnet lanseras under tredje kvartalet 2025 kommer den genomsnittliga dagliga token-bearbetningsvolymen stadigt att överstiga 2 miljarder, vilket indikerar att massiva AI-modeller gör verklig verifiering på kedjan och efterfrågan är stark 2⃣ Full leverans av utvecklarverktyg: De verktyg som utlovades under fjärde kvartalet 2025 har implementerats, och Miras SDK kan enkelt kopplas till AI och blockkedja, vilket kraftigt sänker utvecklingströskeln 3⃣ Ekologisk vallgravsbildning: Djupgående samarbete med högpresterande kedjor som Monad håller på att bli infrastrukturstandarden för AI-agenter inom Web3-området Framåt 2026 är 2025 året för AI-infrastruktur, och 2026 kommer att bli året för utbrottet av autonoma AI-agenter, och Mira är den tillitströskel som dessa agenter inte kan undvika, vilket ökar AI:s noggrannhet från 75 % till 96 % och minskar felprocenten med 90 % genom multi-modell korsverifiering, och också förlitar sig på "löfte + straff"-mekanismen för att säkerställa verifieringens ärlighet, vilket kan stödja AI:s funktion i högriskscenarier som finans och sjukvård @MiraNetworkCN @KaitoAI #MIRA #Yap

Kvällen den 30 🌕 december 🤔 Med målet att uppnå AI-tillförlitlighet har de två stora Web3 AI-projekten tagit helt olika vägar! Den ena bygger på kollektiv röstning, den andra på matematiska bevis, och bakom den ligger den underliggande logiska skillnaden i förtroende! @miranetwork Fokusera på notariseringsidéer: istället för att använda mer komplexa modeller, dela upp AI-slutsatser i små verifierbara påståenden och skicka dem till decentraliserade nätverk för korsverifiering, och insistera på att först bevisa och sedan agera. Det är som att en grupp experter gemensamt granskar AI:s svar, säkerställer att resultaten är trovärdiga och att ingen kan manipulera dem, och täpper till kryphålen i AI:s resultat vid källan. @inference_labs:s Autonometriksystem är utrustat med en svart låda-inspelare för AI: varje beslut som AI fattar lämnar en krypterad, oföränderlig bana, även om den utförs autonomt, hela processen kan granskas och spåras bakåt, och rättigheter och skyldigheter kan ses vid en snabb blick. Detta löser direkt problemet med ansvarstagande i AI-applikationer inom högriskområden (såsom finans och sjukvård), och kan korrekt lokalisera ansvarsområden när problem uppstår. 🚀 Under det senaste decenniet har konkurrensen om AI fokuserat på modellparametrar, datorkraft och algoritmer, men när AI går in i fasen av storskaliga applikationer har tillförlitlighet och förtroende blivit de grundläggande flaskhalsarna som begränsar dess utveckling. 🚀 Användare är inte längre nöjda med vad AI kan göra, utan är mer oroade över om det AI gör är trovärdigt och vem som är ansvarig för vad som går fel. Utforskandet av dessa två projekt visar riktningen för nästa generations AI: från att satsa smartare på att öka trovärdigheten. 🚀 Den som kan bygga en mer effektiv, universell och mer lämplig förtroendemekanism som möter behoven i olika scenarier kommer att inta de ledande höjderna inom regelskapandet i samarbetet mellan AI och mänskligt samhälle. #InferenceLabs @MiraNetworkCN @KaitoAI

När det gäller AI-projekt kan många vara lite trötta på att lyssna, främst för att det blir fler och fler sådana projekt, och nyhetens värde har länge varit borta. Men den @inference_labs vi ska prata om idag löser ett problem som alla kanske inte är medvetna om, men om du verkligen stöter på det kommer du att lida, och det är värt att prata om För att uttrycka det rakt på sak, du spenderar pengar på att prenumerera på en avancerad AI-tjänst, i tron att du använder den toppmodell som handlaren annonserar, men i själva verket kan handlaren i hemlighet överföra din förfrågan till en billigare modell. Du kan ju trots allt inte se insidan av modellen, och utdataresultaten ser likadana ut, så det är väldigt svårt att ta reda på att du har blivit överförd. I detta fall kallas den professionella poängen modellersättningsrisk, för att uttrycka det rakt på sak, det handlar om att spendera pengar på att köpa exklusiva tjänster, och själva användningen är ett billigt alternativ Inference Labs lösning har en mycket speciell idé, som bygger på nollkunskapsbevis för att generera offentligt verifierbara kryptografiska bevis, vilket inte bara kan bekräfta att modellens vikt inte har ändrats, utan också bevisa att en specificerad modell används, vilket undviker fallgropar från roten 👉 De grundläggande fördelarna är intuitiva 1⃣ Vem som helst kan verifiera det. Oavsett om det är du själv, tillsynsmyndigheterna eller en tredje part som revisorn kan du självständigt kontrollera dessa bevis, utan att lita på Inference Labs eller handlarna som tillhandahåller AI-tjänster, och utan att förlita dig på "karaktärs"-garantier under hela processen. 2⃣ Ingen integritet läcker alls. Modellens kärndata (vikter) och den information du matar in behöver inte lämnas ut, och säkerheten är full. För att ge ett enkelt exempel, precis som vi vanligtvis krypterar webbsidor med HTTPS, behöver du inte känna till krypteringsdetaljerna bakom det, bara se till att anslutningen är säker, och samma gäller här Dess kärnvision är tydlig: låta användare använda avancerad AI med självförtroende, utvecklare våga öppna modeller (garantera immateriella rättigheter), främja transparens och trovärdighet i AI-ekosystemet samt minska beroendet av jättar I scenarier som on-chain asset management och automatiserade agenter är folk mer oroliga för att manipulera resonemang och modellöverföring än för modellintelligens. Tidigare var liknande lösningar för inferensverifiering för långsamma och dyra att implementera, men Inference Labs samarbetade med Cysic för att införa ZK-hårdvaruacceleration och installera en "accelerator" för verifieringssystemet, vilket gjorde det möjligt att implementera teoretisk anti-förfalskning Efter att mainnet lanserades skiftade deras fokus till bättre användning, billigare och större, vilket var precis lagom för de noder där Agenten kunde explodera. Denna stil, att inte hypa och göra botten ordentligt, är särskilt pålitlig #InferenceLabs