كل ما تحتاج لمعرفته حول شبكة ميرا: البنية التحتية القابلة للتحقق من AI في نظام Base، كيف يمكن رفع دقة النتائج إلى 96%؟ شبكة ميرا هي مشروع بنية تحتية يركز على AI القابل للتحقق، يهدف إلى معالجة العيوب الأساسية الحالية في الذكاء الاصطناعي من حيث الشفافية، إمكانية التتبع والموثوقية. الشبكة تتحقق من مخرجات AI من خلال عقد موزعة، وقد عالجت بيانات تتجاوز 300 مليون توكن، مما رفع دقة مخرجات AI إلى 96%، وانخفضت نسبة الهلوسة بنسبة 90%. المشروع أكمل جولة تمويل أولية بقيمة 9 ملايين دولار في يوليو 2024، بقيادة BITKRAFT Ventures وFramework Ventures، وتم نشره في نظام Base البيئي، حيث حصل على اعتراف كبير في السوق بفضل نموذجها المبتكر "البلوكتشين + AI" وقاعدة مستخدمين قوية (استقطبت من 4 إلى 5 ملايين مستخدم). ####الجوهر القابل للتحقق من AI: البنية التحتية لحل أزمة الثقة تكرس شبكة ميرا جهودها لبناء طبقة تحقق موثوقة في مجال AI سريع النمو، لضمان موثوقية واستدامة وشفافية الذكاء الاصطناعي. هي تتخلى عن المسارات التقليدية لتدريب واستدلال الذكاء الاصطناعي المركزية، وتؤكد بدلاً من ذلك على التحقق من نتائج.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
كل ما تحتاج لمعرفته حول شبكة ميرا: البنية التحتية القابلة للتحقق من AI في نظام Base، كيف يمكن رفع دقة النتائج إلى 96%؟ شبكة ميرا هي مشروع بنية تحتية يركز على AI القابل للتحقق، يهدف إلى معالجة العيوب الأساسية الحالية في الذكاء الاصطناعي من حيث الشفافية، إمكانية التتبع والموثوقية. الشبكة تتحقق من مخرجات AI من خلال عقد موزعة، وقد عالجت بيانات تتجاوز 300 مليون توكن، مما رفع دقة مخرجات AI إلى 96%، وانخفضت نسبة الهلوسة بنسبة 90%. المشروع أكمل جولة تمويل أولية بقيمة 9 ملايين دولار في يوليو 2024، بقيادة BITKRAFT Ventures وFramework Ventures، وتم نشره في نظام Base البيئي، حيث حصل على اعتراف كبير في السوق بفضل نموذجها المبتكر "البلوكتشين + AI" وقاعدة مستخدمين قوية (استقطبت من 4 إلى 5 ملايين مستخدم). ####الجوهر القابل للتحقق من AI: البنية التحتية لحل أزمة الثقة تكرس شبكة ميرا جهودها لبناء طبقة تحقق موثوقة في مجال AI سريع النمو، لضمان موثوقية واستدامة وشفافية الذكاء الاصطناعي. هي تتخلى عن المسارات التقليدية لتدريب واستدلال الذكاء الاصطناعي المركزية، وتؤكد بدلاً من ذلك على التحقق من نتائج.