L'IA a commencé à produire des résultats créatifs et convaincants. Pourtant, elle fait souvent des erreurs factuelles ou des hallucinations. Pour qu'elle puisse gérer des tâches à enjeux élevés ou autonomes, ses résultats doivent être vérifiés de manière fiable. @Mira_Network fournit une couche de vérification décentralisée et sans confiance pour ces résultats d'IA. Comment fonctionne Mira ? Elle transforme les résultats en revendications vérifiables de manière indépendante. Chaque revendication est distribuée entre plusieurs modèles d'IA, qui déterminent collectivement la validité de chaque revendication. Leur modèle de sécurité économique combine des mécanismes de Proof-of-Work (PoW) et de Proof-of-Stake (PoS). Cela crée des incitations durables pour une vérification honnête tout en capturant et en distribuant une véritable valeur économique. > Le PoW garantit que les vérificateurs exécutent des tâches d'inférence plutôt que de deviner > Le PoS exige que les nœuds mettent en jeu de la valeur, avec des pénalités pour un comportement malhonnête ou paresseux La confidentialité est préservée car les revendications sont fragmentées et les réponses restent privées jusqu'à la finalisation. Cela signifie qu'aucun vérificateur unique ne peut reconstruire le contenu complet. Points clés sur Mira : > Aucune entité unique ne contrôle le processus de validation des résultats > Permet l'intégration avec n'importe quel système d'IA, des chatbots aux agents autonomes > Le fractionnement des revendications et l'agrégation sécurisée empêchent les fuites de données Mira utilise plusieurs modèles et un consensus décentralisé pour vérifier les résultats d'IA. Cela réduit les biais en incorporant des perspectives diverses et élimine les hallucinations grâce à une validation collective. La vérification centralisée déplacerait simplement le biais vers celui qui la contrôle. Mira permet plutôt à quiconque de participer à la vérification, créant un réseau neutre et robuste pour la validation de la vérité. Au fil du temps, Mira vise à fusionner génération et vérification en un modèle fondamental qui ne produit que du contenu vérifié et sans erreur.