人工智能失敗不是因爲它是錯誤的。它失敗是因爲我們無法證明它是正確的。

Mira並不是通過更多模型來解決這個問題，而是通過一個開放、可審計並建立在鏈上的驗證層。

@Mira_Network推出了一種新的信任原語，應用於AI堆棧，將不透明的輸出轉變爲共識驗證的數據流。

Mira如何在三個可組合的支柱上大規模解鎖信任：

• 開放協作
• 打開數據驗證
• 開源架構。

1. 開放合作

Mira已經與法律、遊戲、金融和教育等領域的參與者建立了合作關係，這些領域對AI輸出的信任是不可妥協的。

每個合作夥伴都利用Mira的去中心化網路來驗證鏈上的AI輸出，無需人類幹預或集中監督。

這使Mira成爲一個即插即用的信任引擎，適用於特定垂直的人工智能應用場景。

2. 打開數據驗證

當前的人工智能領域存在一個盲點：你無法獨立驗證模型的輸出是否正確。

Mira通過使用多個LLM的共識來驗證輸出，從而將信任保證從70%提升到96%的準確性。

這使得Mira不僅僅是一個模特跑者，而是一個去中心化的AI審計員。

3. 開源架構

Mira不是封閉式基礎設施。

它是一種開放的、模塊化的架構，建立在區塊鏈基礎上，開發者可以構建自己的應用程序，接入Mira的驗證層，並部署特定用例的邏輯。

在一個不透明的人工智能世界中，Mira 默認是開放的。

-- 結論

Mira並不想取代AI層。

它正在構建一些更基礎的東西：一個公共的、可組合的驗證層，位於模型和最終用戶之間。

在一個信任稀缺的AI世界中，Mira在最重要的地方打上了一個勾✅。