A vida é nascer, viver 🤣 👏 O desenvolvimento atual da IA encontrou um gargalo importante, mas esse gargalo não vem da velocidade, escala ou criatividade, e sim do problema central de confiabilidade. Especificamente, o fenômeno alucinativo da IA e os vieses inerentes são sobrepostos, resultando em uma alta taxa de erro de saída, o que dificulta diretamente a IA de alcançar uma operação verdadeiramente autônoma e é difícil de se adaptar a cenários com altos requisitos de confiança Diante desse dilema, a Mira Network @miranetwork não seguiu o caminho tradicional de aumentar o tamanho do modelo ou ajustar as cenas locais. Em sua visão central, não importa o quão otimizado seja um único modelo, ele não consegue ultrapassar a limitação da menor taxa de erro; Embora o ajuste fino possa melhorar o desempenho em áreas específicas, ainda pode ser significativamente ineficaz no surgimento de novas informações, emergências extremas e cenários caóticos complexos no mundo real. Isso também significa que a era de buscar um "modelo único perfeito de IA" acabou A solução central da Mira Network é construir uma nova camada de confiança para modelos de IA. Ele abandona a dependência de um único modelo de IA que pode ser alucinado ou tendencioso, e adota um mecanismo de consenso multi-modelo de IA: antes do resultado final, múltiplos modelos fazem cross-verify e alcançam consenso para verificar a correção do resultado, enquanto geram provas criptografadas de correção e mantêm trilhas de auditoria on-chain. O valor central desse mecanismo é eliminar riscos de confiança em ponto único e tornar a saída de IA confiável o suficiente para permitir operação autônoma em redes blockchain tradicionais como Ethereum, Bitcoin e Solana, fornecendo suporte fundamental para a implementação de IA em cenários com altos requisitos de segurança e conformidade @KaitoAI #MIRA #Yap