Inilabas ng Messari ang ulat ng pananaliksik ng Mira: Nagpoproseso ng 3 bilyong token araw-araw, tumaas ang antas ng katumpakan sa 96%

Inilabas ng Messari ang isang ulat sa pananaliksik tungkol sa desentralisadong AI infrastructure na Mira, na nag-o-optimize ng pagiging maaasahan ng output ng AI sa pamamagitan ng isang distributed model consensus mechanism. Ang verification layer nito ay maaaring magpataas ng katumpakan ng mga AI facts sa mga senaryo tulad ng pananalapi at edukasyon mula 70% hanggang 96%. Ang protocol ay hinahati ang mga output ng AI sa mga independiyenteng pahayag ng katotohanan, na cross-verified ng mga heterogeneous na modelo na ibinibigay ng mga node operator tulad ng Io.Net at Aethir, na nangangailangan ng consensus mula sa higit sa dalawang-katlo ng mga node upang makapasa.

Sa kasalukuyan, pinoproseso ng Mira ang mahigit sa 3 bilyong text tokens araw-araw, na sumasaklaw sa 4.5 milyong mga gumagamit sa mga platform tulad ng chatbots at mga educational platform. Ang protocol ay gumagamit ng isang economic incentive model, kung saan ang mga verification node ay tumatanggap ng mga gantimpala batay sa kanilang mga kontribusyon, at ang mga abnormal na node ay pinaparusahan. Kasama sa mga kasosyo ang mga decentralized GPU computing power suppliers tulad ng Hyperbolic at Exabits, na nakakamit ang pagpapalawak ng computing power sa pamamagitan ng isang node delegation mechanism.

Ayon sa data ng team, binabawasan ng protocol ang AI hallucination rates ng 90%, na ang bawat verification ay tumatagal ng mas mababa sa 30 segundo. Maaaring subaybayan ng mga gumagamit ang proseso ng verification sa pamamagitan ng on-chain proof, na ang bawat output ay sinasamahan ng isang encrypted certificate na nagtatala ng mga detalye ng model voting. Sa kasalukuyan, ang mga integrated applications tulad ng Klok ay ginamit ang teknolohiyang ito upang i-optimize ang pagbuo ng educational content, na may mga plano na palawakin sa mga high-risk na lugar tulad ng medical diagnostics sa hinaharap.