人工智能失败不是因为它是错误的。它失败是因为我们无法证明它是正确的。

Mira并不是通过更多模型来解决这个问题，而是通过一个开放、可审计并建立在链上的验证层。

@Mira_Network推出了一种新的信任原语，应用于AI堆栈，将不透明的输出转变为共识验证的数据流。

Mira如何在三个可组合的支柱上大规模解锁信任：

• 开放协作
• 打开数据验证
• 开源架构。

1. 开放合作

Mira已经与法律、游戏、金融和教育等领域的参与者建立了合作关系，这些领域对AI输出的信任是不可妥协的。

每个合作伙伴都利用Mira的去中心化网络来验证链上的AI输出，无需人类干预或集中监督。

这使Mira成为一个即插即用的信任引擎，适用于特定垂直的人工智能应用场景。

2. 打开数据验证

当前的人工智能领域存在一个盲点：你无法独立验证模型的输出是否正确。

Mira通过使用多个LLM的共识来验证输出，从而将信任保证从70%提升到96%的准确性。

这使得Mira不仅仅是一个模特跑者，而是一个去中心化的AI审计员。

3. 开源架构

Mira不是封闭式基础设施。

它是一种开放的、模块化的架构，建立在区块链基础上，开发者可以构建自己的应用程序，接入Mira的验证层，并部署特定用例的逻辑。

在一个不透明的人工智能世界中，Mira 默认是开放的。

-- 结论

Mira并不想取代AI层。

它正在构建一些更基础的东西：一个公共的、可组合的验证层，位于模型和最终用户之间。

在一个信任稀缺的AI世界中，Mira在最重要的地方打上了一个勾✅。