CoinVoiceは最近、Messariが分散型AIインフラストラクチャMiraに関する調査レポートをリリースしたことを知りました。これは、分散モデルコンセンサスメカニズムを通じてAI出力の信頼性を最適化し、その検証レイヤーは、金融や教育などのシナリオでのAIファクトの精度を70%から96%に向上させることができます。 このプロトコルは、AI出力を独立した事実のステートメントに分解し、Io.Net やAethirなどのノードオペレーターによって提供される異種モデルによって交差検証され、ノードの2/3以上が通過する必要があります。Miraは現在、日平均で30億を超えるテキストトークンを処理しており、チャットボットや教育プラットフォームなど450万人のユーザーに対応しています。プロトコルは経済的インセンティブモデルを採用しており、ノードは貢献度に応じて報酬を得て、異常ノードは罰せられます。パートナーにはHyperbolic、Exabitsなどの分散化されたGPU計算力供給者が含まれており、ノード委託メカニズムを通じて計算力の拡張を実現しています。チームによると、このプロトコルにより、AIの幻覚発生率が90%減少し、1回の検証を処理するのに30秒もかからなかったとのことです。 ユーザーは、オンチェーンのエビデンスストレージを通じて検証プロセスを追跡でき、各出力にはモデル投票の詳細を記録するための暗号化証明書が付属しています。 Klokなどの統合アプリケーションは、すでにこのテクノロジーを使用して教育コンテンツの生成を最適化しており、将来的には、医療診断などのリスクの高い領域に拡大する予定です。
Messari は Mira の研究報告を発表しました:日平均処理 30 億トークン、事実の正確性は 96% に向上しました
CoinVoiceは最近、Messariが分散型AIインフラストラクチャMiraに関する調査レポートをリリースしたことを知りました。これは、分散モデルコンセンサスメカニズムを通じてAI出力の信頼性を最適化し、その検証レイヤーは、金融や教育などのシナリオでのAIファクトの精度を70%から96%に向上させることができます。 このプロトコルは、AI出力を独立した事実のステートメントに分解し、Io.Net やAethirなどのノードオペレーターによって提供される異種モデルによって交差検証され、ノードの2/3以上が通過する必要があります。
Miraは現在、日平均で30億を超えるテキストトークンを処理しており、チャットボットや教育プラットフォームなど450万人のユーザーに対応しています。プロトコルは経済的インセンティブモデルを採用しており、ノードは貢献度に応じて報酬を得て、異常ノードは罰せられます。パートナーにはHyperbolic、Exabitsなどの分散化されたGPU計算力供給者が含まれており、ノード委託メカニズムを通じて計算力の拡張を実現しています。
チームによると、このプロトコルにより、AIの幻覚発生率が90%減少し、1回の検証を処理するのに30秒もかからなかったとのことです。 ユーザーは、オンチェーンのエビデンスストレージを通じて検証プロセスを追跡でき、各出力にはモデル投票の詳細を記録するための暗号化証明書が付属しています。 Klokなどの統合アプリケーションは、すでにこのテクノロジーを使用して教育コンテンツの生成を最適化しており、将来的には、医療診断などのリスクの高い領域に拡大する予定です。