AI は創造的で説得力のある出力を生み出し始めています。 しかし、事実の間違いや幻覚を犯すことがよくあります。 一か八かのタスクや自律的なタスクを処理するには、その出力を確実に検証する必要があります。 @Mira_Network は、これらの AI 出力に分散型のトラストレスな検証レイヤーを提供します。 ミラはどのように機能しますか? 出力を独立して検証可能な主張に変換します。 各主張は複数の AI モデルに分散され、各主張の妥当性を集合的に決定します。 彼らの経済的セキュリティ モデルは、プルーフ オブ ワーク (PoW) メカニズムとプルーフ オブ ステーク (PoS) メカニズムを組み合わせたものです。 これにより、実際の経済的価値を獲得して分配しながら、誠実な検証に対する持続可能なインセンティブが生まれます。 > PoW により、検証者は推測ではなく推論タスクを実行できるようになります > PoS では、ノードに価値を賭ける必要があり、不誠実または怠惰な行動に対しては罰則が科せられます クレームはシャード化され、応答は最終決定まで非公開のままであるため、プライバシーは保護されます。 つまり、単一の検証者は完全なコンテンツを再構築できません。 ミラに関する重要なポイント: > 出力検証プロセスを制御する単一のエンティティはありません > チャットボットから自律エージェントまで、あらゆる AI システムとの統合を可能にします > クレームシャーディングとセキュアアグリゲーションにより、データ漏洩を防止 Mira は、複数のモデルと分散型コンセンサスを使用して AI 出力を検証します。 これにより、多様な視点を取り入れることで偏見が軽減され、集団的検証によって幻覚が排除されます。 一元化された検証は、それをコントロールする人にバイアスを移すだけです。 代わりに、Mira は誰でも検証に参加できるようにし、真実検証のための中立的で堅牢なネットワークを構築します。 Mira は、時間の経過とともに、生成と検証を統合して、検証済みでエラーのないコンテンツのみを出力する基盤モデルにすることを目指しています。