📑 在过去的15年里，加密货币教会了我们一件事：

共识是协调。

这就是网络如何就什么是真实达成一致。

比特币是通过算力实现的。
以太坊添加了验证者签名。
双方创建了可以在没有信任、没有银行的情况下验证金融真相的系统。

但我们正在进入一个新时代。

一个问题不是“哪个交易是有效的？”
但“哪个答案是正确的？”

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➩ 从金融真相到认知真相

加密货币的第一个阶段是关于协调资金的。

• 这个交易有效吗？
• 这个余额正确吗？
• 这个区块是最终的吗？

但大型语言模型的崛起引入了不同层次的不确定性：

• 这个输出正确吗？
• 这个答案可靠吗？
• 这个代理可靠吗？

这不是一个金融协调问题。
这是一个认识论的。

换句话说：

我们不再只是保护账本。
我们在确保思想安全。

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➩ 什么是模型共识？

@Mira_Network 引入了一种新的原语：模型共识。

Mira聚合多个独立微调的模型，而不是依赖单个LLM的输出(，这可能是错误的、有偏见的或虚构的)，并通过一致性阈值、评分、神谕和归因验证它们的输出。

想象一下比特币是如何拥有一个规范的区块链的。
现在想象一个标准答案，不是通过代码执行来验证，而是通过多模型一致性来验证。

这解锁了一个巨大的东西：

1. 信任最小化的AI输出。
2. 可分叉模型逻辑。
3. 可审计的认知。

人工智能不再是一个黑箱。
它成为一个可验证的网络。

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➩ 为什么社会共识崩溃

在传统的人工智能系统(，如OpenAI或Anthropic)中，真相是单方面决定的：

• 单一API。
• 一种专有模型。
• 没有透明度。
• 不可追索。

你信任这个模型。你希望它是正确的。
但是你无法验证它。

这在加密货币中相当于法币共识：
“只需信任中央权威。”

但我们已经看到了这一切是如何发展的；在金融、媒体、科学，甚至现在的人工智能领域。

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➩ Mira的赌注：共识作为基础设施的认识论

Mira的架构建立在一个核心信念之上：

在一个由人工智能主导的世界中，我们需要一种方式来验证智力，就像我们验证金钱一样。

这意味着：

• 链上归因
• 多模型协议
• 可审计的来源
• 激励对齐的验证者

这不仅仅是“为人工智能而生的加密货币。”
这是一种新的共识形式。

金融共识 = 谁拥有什么
认知共识 = 真实的是什么

米拉确保了后者。

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➩ 模型共识的功能

这解锁了一些激进的想法：

✅ 在链上解决争端的AI代理。
不仅仅是执行逻辑，而是验证逻辑生成。

✅ 开放知识市场。
竞争模型在输出上进行质押。真相从竞争中浮现。

✅ 可分叉的认知。
不喜欢一个模型的推理方式？分叉它。激励替代方案。

这反映了早期的去中心化金融：
价值不仅仅被存储，而是被无权限地争夺。

现在轮到认知了。

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➩ 下一共识层

比特币证明了货币可以基于算力运行。
以太坊证明了应用程序可以在验证者上运行。
米拉想要证明智能可以基于模型共识运行。

当信息丰富但信任稀缺时，共识便变得无比重要。

下一个层级不仅仅是金融。
这是认知的。
而建立那一层的人，将拥有人工智能的未来。