العقود الآجلة
وصول إلى مئات العقود الدائمة
TradFi
الذهب
منصّة واحدة للأصول التقليدية العالمية
الخیارات المتاحة
Hot
تداول خيارات الفانيلا على الطريقة الأوروبية
الحساب الموحد
زيادة كفاءة رأس المال إلى أقصى حد
التداول التجريبي
انطلاقة العقود الآجلة
استعد لتداول العقود الآجلة
أحداث مستقبلية
"انضم إلى الفعاليات لكسب المكافآت "
التداول التجريبي
استخدم الأموال الافتراضية لتجربة التداول بدون مخاطر
إطلاق
CandyDrop
اجمع الحلوى لتحصل على توزيعات مجانية.
منصة الإطلاق
-التخزين السريع، واربح رموزًا مميزة جديدة محتملة!
HODLer Airdrop
احتفظ بـ GT واحصل على توزيعات مجانية ضخمة مجانًا
منصة الإطلاق
كن من الأوائل في الانضمام إلى مشروع التوكن الكبير القادم
نقاط Alpha
تداول الأصول على السلسلة واكسب التوزيعات المجانية
نقاط العقود الآجلة
اكسب نقاط العقود الآجلة وطالب بمكافآت التوزيع المجاني
ميرا تستخدم وسائل تقنية لحل التحديات الأساسية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في Web3.
الأنظمة التقليدية للذكاء الاصطناعي تشبه الصناديق السوداء، حيث لا أحد يعرف حقًا ما يحدث في عملية الاستنتاج. ولكن ميرا تتبع نهجًا مختلفًا — من خلال آلية التوافق للتحقق من نتائج استنتاجات الذكاء الاصطناعي وصدق البيانات، وهو ما يمثل ميزة تنافسية للمشروع.
كيف يتم ذلك بالتحديد؟ أنشأت ميرا طبقة للتحقق من الذكاء الاصطناعي. على عكس القرارات المركزية في المنصات التقليدية، تضمن هذه الطبقة الموثوقية في مخرجات الذكاء الاصطناعي عبر طريقة موزعة. بعبارة أخرى، ميرا ليست مجرد منصة لتشغيل النماذج، بل تستخدم تفكير البلوكشين لحل مشكلة الثقة في الذكاء الاصطناعي.
ما فائدة هذا التصميم؟ عندما يشارك نموذج الذكاء الاصطناعي مباشرة في اتخاذ القرارات على السلسلة أو معالجة البيانات، تحتاج إلى التأكد من أن هذا النموذج أعطى الإجابة الصحيحة ولم يتم التلاعب بها. آلية التحقق في ميرا تحل هذه المشكلة — تجعل عملية استنتاج الذكاء الاصطناعي قابلة للتحقق وموثوقة، وليس عملية سوداء.
هذا يعتبر نهجًا جيدًا لبناء بنية تحتية موثوقة للذكاء الاصطناعي في Web3.