La vida es nacer, vivir 🤣 👏 El desarrollo actual de la IA se ha encontrado con un cuello de botella clave, pero este cuello no proviene de la velocidad, la escala o la creatividad, sino del problema central de fiabilidad. Específicamente, se superponen el fenómeno de alucinaciones de la IA y los sesgos inherentes, lo que resulta en una alta tasa de error de salida, lo que dificulta directamente que la IA logre una operación verdaderamente autónoma y es difícil de adaptar a escenarios con altos requisitos de confianza Ante este dilema, Mira Network @miranetwork no siguió el camino tradicional de aumentar el tamaño del modelo ni afinar las escenas locales. En su visión central, por muy optimizado que esté un solo modelo, no puede superar la limitación de la tasa de error más baja; Aunque el ajuste fino puede mejorar el rendimiento en áreas específicas, puede seguir siendo significativamente ineficaz en la aparición de nueva información, emergencias extremas y escenarios caóticos complejos en el mundo real. Esto también significa que la era de perseguir un "modelo de IA único y perfecto" ha terminado La solución principal de Mira Network es construir una nueva capa de confianza para los modelos de IA. Abandona la dependencia de un único modelo de IA que puede estar alucinado o sesgado, y adopta en su lugar un mecanismo de consenso multi-modelo de IA: antes del resultado final, múltiples modelos se cruzan y alcanzan consenso para verificar la corrección de la salida, mientras generan pruebas cifradas de corrección y mantienen las auditorías en la cadena. El valor fundamental de este mecanismo es eliminar los riesgos de confianza en un solo punto y hacer que la salida de la IA sea lo suficientemente fiable como para permitir la operación autónoma en redes blockchain convencionales como Ethereum, Bitcoin y Solana, proporcionando soporte clave para la implementación de IA en escenarios con altos requisitos de seguridad y cumplimiento @KaitoAI #MIRA #Yap