الحياة هي أن تولد، أن تعيش 🤣 👏 واجه تطوير الذكاء الاصطناعي الحالي عنق زجاجة رئيسي، لكن هذه الزجاجة لا تأتي من السرعة أو الحجم أو الإبداع، بل من المشكلة الأساسية في الموثوقية. على وجه التحديد، يتم فرض ظاهرة الهلوسة في الذكاء الاصطناعي والتحيزات المتأصلة عليها، مما يؤدي إلى معدل خطأ مرتفع، مما يعيق الذكاء الاصطناعي عن تحقيق التشغيل الذاتي الحقيقي ويصعب التكيف مع السيناريوهات التي تتطلب ثقة عالية في مواجهة هذا المأزق، لم تتبع شبكة ميرا @miranetwork المسار التقليدي لزيادة حجم النموذج أو ضبط المشاهد المحلية. في وجهة نظره الأساسية، بغض النظر عن مدى تحسين نموذج واحد، لا يمكنه اختراق حدود أدنى معدل خطأ؛ بينما يمكن للضبط الدقيق تحسين الأداء في مجالات محددة، إلا أنه قد يكون غير فعال بشكل كبير في ظهور معلومات جديدة، وحالات الطوارئ القصوى، والسيناريوهات المعقدة والفوضوية في العالم الحقيقي. وهذا يعني أيضا أن عصر اتباع "نموذج الذكاء الاصطناعي المثالي الواحد" قد انتهى الحل الأساسي لشبكة ميرا هو بناء طبقة جديدة من الثقة لنماذج الذكاء الاصطناعي. يتخلى عن الاعتماد على نموذج واحد الذكاء الاصطناعي قد يكون هلوسا أو متحيزا، وبدلا من ذلك يعتمد آلية توافق متعددة النماذج الذكاء الاصطناعي: قبل المخرج النهائي، تتحقق عدة نماذج وتصل إلى توافق للتحقق من صحة المخرج، مع توليد إثباتات مشفرة للصحة والاحتفاظ بمسارات تدقيق على السلسلة. القيمة الأساسية لهذه الآلية هي القضاء على مخاطر الثقة ذات النقطة الواحدة وجعل مخرجات الذكاء الاصطناعي موثوقة بما يكفي لتمكين التشغيل الذاتي على شبكات البلوكشين الرئيسية مثل إيثيريوم وبيتكوين وسولانا، مما يوفر دعما رئيسيا لتنفيذ الذكاء الاصطناعي في السيناريوهات التي تتطلب متطلبات أمان وامتثال عالية @KaitoAI #MIRA #Yap