🚀 @irys_xyz: 分散型 AI のための信頼できるデータの基礎を構築する AIの最大の問題はできないのではなく、編集が上手すぎるということだ。 書いたり、描いたり、分析したりすることができますが、多くの場合、自信を持って幻覚を出力します。 AI を信頼できるものにするための鍵は、データが検証可能、追跡可能、改ざん防止であることです。 ここで@irys_xyzの出番です。 Irys は AI の世界の証拠層になりつつあり、@Mira_Network のようなプロジェクトにコア インフラストラクチャを提供しています。 Mira の検証メカニズムでは、すべての AI 出力は 👇 - 独立した検証タスクに分割されます。 - コンセンサス判断のために複数のノードに分散されます。 - 最後に、暗号化された証明書が生成され、Irys に永続的に書き込まれます。 📗Irysはこれを可能にします。 - 🧱 暗号化の整合性: 各検証結果には、改ざんや削除ができない暗号化証明が付属しています。 - 🌍 クイック グローバル アクセス: データはグローバル ノード間で自動的に複製され、AI モデルは過去の検証記録を即座に呼び出すことができます。 - 💰 費用対効果の高いスケーリング: コストモデルにより、大規模な AI データ ストレージは持続可能を維持します。 Mira による Klok AI Agent や AI Astrology Platform などのアプリケーションの立ち上げにより、大量の検証データが Irys ネットワークに流れ込み、分散型 AI の強固なストレージ基盤が築かれています。 Irys は単なるストレージではなく、AI 信頼システムの基盤でもあります。 将来的には、コンテンツを検証、トレーニング、または生成している人は誰でも、Irys で本物の検証可能なデータ ソースを見つけることができるようになります。 #Irys @cn_irys_xyz #KAITO