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今天的默認AI擁有更大的基礎模型,但它們速度慢、成本高且難以專業化。
而從中來看,你無法用一個1000萬美元的巨頭來提升智能。
你通過模塊化來擴展它。
以太坊並沒有變得更快。它通過將狀態拆分爲模塊化的方式:
-rollups
- 分片
- DA 圖層
@Mira_Network 將相同的原則應用於 AI,通過 LoRA
LoRA = 智能碎片
每個LoRA都是一個小型、專業化的模塊;一個專業知識的片段。
- 一種用於DeFi白皮書的LoRA
- 一個用於DAO提案
- 用於多語言摘要
你不需要通才。
您組成了專家。
它是如何運作的
1. ModelFactory: 任何人都可以訓練 LoRA 模塊
2. OpenLoRA 註冊表:每個 LoRA 都是鏈上、可組合和可追溯的
3. 模型路由器:將查詢路由到正確的LoRA羣
4. Mira 節點:通過多模型共識驗證輸出
這就像以太坊的分片用於認知一樣。
爲什麼這種方法勝出
- 比重新訓練完整模型便宜
- 更快的專業化
- 開放的去中心化AI創作
沒有中央控制。沒有黑箱。
僅僅是模塊化智能;可驗證、高效,並且爲規模而構建。
查看原文而從中來看,你無法用一個1000萬美元的巨頭來提升智能。
你通過模塊化來擴展它。
以太坊並沒有變得更快。它通過將狀態拆分爲模塊化的方式:
-rollups
- 分片
- DA 圖層
@Mira_Network 將相同的原則應用於 AI,通過 LoRA
LoRA = 智能碎片
每個LoRA都是一個小型、專業化的模塊;一個專業知識的片段。
- 一種用於DeFi白皮書的LoRA
- 一個用於DAO提案
- 用於多語言摘要
你不需要通才。
您組成了專家。
它是如何運作的
1. ModelFactory: 任何人都可以訓練 LoRA 模塊
2. OpenLoRA 註冊表:每個 LoRA 都是鏈上、可組合和可追溯的
3. 模型路由器:將查詢路由到正確的LoRA羣
4. Mira 節點:通過多模型共識驗證輸出
這就像以太坊的分片用於認知一樣。
爲什麼這種方法勝出
- 比重新訓練完整模型便宜
- 更快的專業化
- 開放的去中心化AI創作
沒有中央控制。沒有黑箱。
僅僅是模塊化智能;可驗證、高效,並且爲規模而構建。