.@Mira_Network 來了！ 希望空投跟 TGE 是同時 $MIRA @zh

穩定幣被認爲是加密貨幣中最無聊的部分。 一美元進，一美元出。 但他們的穩定性取決於大多數人忽視的一件事：證明。 今天，這些證明是由人類、審計員和預言機完成的。 明天，他們將由人工智能完成。 而且，除非那些AI輸出經過驗證，否則穩定幣將繼承AI的脆弱性。 這就是@Mira_Network 的用武之地。 ———————————————————— ➩ 當前技術棧 穩定幣發行者已經依賴於信任表面而生存和消亡： • 預備金 → 銀行、國庫、貨幣市場基金。 • 預言機 → Chainlink 數據源，儲備證明快照。 • 證明 → 定期第三方審計，PDF 披露。 這在2000億美元的規模下運作，是因爲監管機構和機構容忍一定的誤差範圍。 但一旦AI代理被委派實時進行認證，誤差的餘地便消失了。 ———————————————————— ➩ 人工智能如何打破模型 AI驅動的證明是不可避免的： • 自動解析銀行對帳單。 • 實時現金流對帳。 • 在多個托管人之間進行持續的抵押品監控。 問題： AI模型會產生幻覺、誤解或被操控。 如果這些輸出直接影響抵押品比率，穩定幣可以在不動用任何儲備的情況下脫鉤。 ———————————————————— ➩ Mira如何將證明插入證明中 @Mira_Network 不發行穩定幣。 它不管理儲備。 它甚至沒有觸及法幣軌道。 它的作用：通過共識驗證AI輸出。 這是插入Mira的堆棧： 1. 儲備 → 美國國債，法定貨幣帳戶，貨幣市場基金。 2. AI證明 → 模型解析和報告抵押水平。 3. Mira驗證 → 多個驗證者集確認證明是一致且無偏的。 4. 市場 → 鏈上穩定幣價格 + 抵押信心。 Mira將脆弱的AI認證轉化爲可審計的、基於共識的證明。 ———————————————————— ➩ 穩定幣的風險 • 風險層級：穩定幣崩潰很少涉及儲備，更多是關於報告的信任。Mira降低了這種風險面. • 監管角度：美國和歐盟的框架正朝着“持續審計”的方向發展。經過驗證的AI認證可能會成爲合規標準。 • 市場角度：機構會爲具有可驗證、共識檢查證明的穩定幣定價溢價。這與Chainlink數據源成爲DeFi抵押品的強制要求是同樣的原因。 ———————————————————— ➩ Mira在更大圖景中的位置 每個人都關注RWAs、ETH生態或ETF流動。 幾乎沒有人考慮到穩定幣採用基於 AI 的認證及其所需的驗證通道。 在這個堆棧中，Mira作爲中間件是被低估的交叉點: • 不是穩定幣發行者。 • 不是一個RWA平台。 但可以讓數萬億穩定幣價值在人工智能上運行而不崩潰的仲裁者。 ———————————————————— ➩ 我的看法 下一個穩定幣週期不會僅僅通過儲備來贏得。 它將由誰驗證證明來決定，當人工智能代理取代審計師時。 @Mira_Network 正在將自己定位爲那個隱藏的抵押信任層。

AI 輸出面臨兩個基本問題： 1. 這個輸出是我請求的模型生成的嗎？ 2. 輸出實際上是正確的嗎？ 今天的大多數解決方案只能解決第一個問題。它們可以證明輸出是由某個模型生成的，但無法保證所說內容的真實性。 這就像從修理工那裏得到一張收據，表明他們更換了你的剎車，但沒有證明剎車實際上有效。 --- ➩ zkML 實際上保證了什麼 零知識機器學習 (zkML) 框架，如 Lagrange DeepProve 或 Modulus，解決了“源頭”的問題。 他們證明： • 輸入 X 被模型 Y 處理。 • 輸出Z與該執行匹配。 這是一種加密證明，表明計算的過程是可靠的。這對於科學計算、受監管的行業和敏感金融至關重要。 但 zkML 僅止於此。它證明了數學運算是正確的，而不是答案是否合理。 --- ➩ Mira與zkML有何不同 @Mira_Network 處理後半部分：真相。 與其證明答案是如何生成的，Mira 檢查答案是否正確。 系統： • 將輸出分割成索賠。 • 通過多個由驗證節點運行的模型進行路由。 • 達成對真實性的共識。 • 頒發證書 — 正確性的收據。 所以輸出的不僅僅是“這個模型說了它”，而是“這個模型說了它，而且這是真的。” 把它想象成一個陪審團。zkML 就像法庭速記員，證明每一個字都是忠實記錄的。Mira 就是陪審團，決定哪些陳述是可信的。 --- ➩ 爲什麼兩者都是必要的 在高風險的AI (代理、金融科技、合規)中，單靠來源是不夠的。 • zkML = 來源證明。 • Mira = 真實證明。 它們共同閉合循環：執行完整性 + 信息完整性。 這就是知道你的會計做了數學運算和知道數字實際上是正確的之間的區別。 --- ➩ 新興信任堆棧 我們正在觀察人工智能採用加密貨幣的分層安全策略。 • zkML → 計算證明。 • Mira → 正確性證明。 • 重新質押的安全性與 AVS → 節點誠實的經濟保證。 這就是加密貨幣遵循的相同模式：共識 → 預言機 → 重新質押。每一層都在增加信任。 --- ➩ 機會 沒有保障，AI 在生產環境中不會被信任。單靠 zkML 還不夠。單靠 Mira 還不夠。 但它們結合在一起，形成了一種新的驗證標準。企業、代理商和高風險的人工智能應用現在既能獲得來源也能獲得真相。 那就是採用的楔子。而當楔子相互疊加時，就會變成護城河。

Mira Network 宣布成立基金會，預示即將舉行代幣生成活動 Mira Network，作爲區塊鏈生態系統中的重要參與者，最近宣布成立基金會，這一重要舉措暗示其代幣生成活動（TGE）即將啓動。這一發展標志着該網路的一個關鍵時刻，旨在增強其去中心化基礎設施並擴大社區參與。

基金會什麼概念？懂的都懂吧？？？ 看見 @Mira_Network 昨天公布基金會的消息，第一反應就是TGE要來了！之前傳聞都是說八月中旬mira會進行快照和TGE。雖然到了八月底，但是對於mira來講也算是一個好消息。 在過去一年，Mira已經構建了關鍵的基礎設施組件：Mira Flows 讓開發者能夠組合AI工作流，Verify API 通過去信任驗證讓AI輸出變得可信。自主AI構建完整基礎設施棧的第一層。 目前他們已經服務了500萬用戶，證明去中心化AI基礎設施確實能創造真實價值。 驗證只是開始。就像互聯網需要的不只是TCP/IP，還需要DNS、HTTPS、雲計算這些協議層一樣，自主AI也需要自己的基礎協議棧。Mira Foundation要做的是讓AI智能體能夠相互發現、交易價值、維持記憶、協調復雜任務並完全自主運行。 從技術角度看。多模型驗證機制通過讓不同的AI模型獨立驗證每個聲明，然後通過共識機制確保輸出的準確性，已經實現了97-98%的準確率。這種方法不依賴中心化監督，而是將驗證權下放給網路中的每個參與者。 Mira Foundation 的使命： 🔹確保網路保持可信中立、抗審查 🔹推動網路和協議治理的去中心化 🔹爲構建者提供資金和資源 🔹培育圍繞開放、可組合AI基礎設施的社區 現在 @Mira_Network 在做的事情，就是爲AI時代構建類似的基礎設施。讓智能能夠真正自主運行、相互協作、創造價值的信任層。

🚀 8.28 晨報丨 1️⃣ $BTC 比特幣還在區間裏晃悠，行情不鹹不淡。這個位置上多空都在等更大的信號，短線小波動一堆人追高殺低被收割。大方向沒壞，但耐心比衝動更值錢。 2️⃣ $ETH 以太坊的走勢其實挺有意思，底部慢慢抬高：前一次是 4100，這次守在 4300 附近。感覺像是在偷偷蓄力，市場沒什麼人注意，但一旦爆量衝起來，5000 可能又要試探。 3️⃣ $SOL Solana 這兩天有點“想翻身”的意思，不再只被掛上“末日戰車”的標籤，反而頻頻試着帶動情緒。現在看還缺點量，但它的社區和資金敏感度向來很強，真要衝，很可能瞬間點燃一波。 4️⃣ 宏觀消息 德商銀行說美元的結構性壓力在抬頭：美債越來越沉重，联准会的獨立性也被質疑。這種背景下，美元一旦走弱，對加密來說反而可能是個慢熱的利好。只是宏觀傳導到幣圈，總歸要時間。 5️⃣ 穩定幣新動作 Circle 和 Paxos 正在搞一種新技術，想解決“發行方身分驗證和防僞”的老問題。聽起來有點無聊，但長遠看，這是穩定幣走合規和規模化的必經路。等到這塊被監管點頭認可，資金流進來的門檻會低很多。 6️⃣ Pumpfun Pumpfun 回購了 5800 萬美金的 PUMP，佔了週期收入的 99%+。數據很好看，但問題是很多回購籌碼最後還是充值回交易所賣掉了，等於原地打轉。真正能穩住幣價，還得看長期玩法，而不是帳面數字。 7️⃣ 融資消息 前 Polymarket 高管拿到 Coinbase 和 USV 投的 1500 萬美元，去搞競爭對手的預測市場。資本對這種賽道還是有興趣的，只是離大規模應用還有點遠。 8️⃣ RWA 進展 巴拉圭通過 Moonbeam 推出代幣化項目，RWA 繼續在全球各地落地。雖說體量小，但趨勢不會停——現實資產往鏈上走是遲早的事。 9️⃣ 英偉達財報 Q2 營收 467.4 億美元，竟然低於預期。AI 龍頭都“沒超預期”，市場熱度估計會有點回落。AI narrative 要稍微冷靜一下。 🔟 BetterBank 黑客 歸還了 5.5 億 pDAI，價值約 270 萬美金。雖然是好事，但這類事件說明安全問題還是老大難。 1️⃣1️⃣ SOL 儲備數據 現在有 13 家公司和機構披露持有 827.7 萬枚 SOL（價值 ~16.9 億美金），其中 58.5 萬枚用來質押。機構持續進場的痕跡還是蠻明顯的，這也是爲什麼 SOL 情緒能撐起來。 1️⃣2️⃣ 美國財政部 點名庫克，呼籲联准会做內部審查，還扯到抵押貸款欺詐問題。這種事短期影響不大，但一旦牽扯到金融體系，可能會變成市場的風險點。 1️⃣3️⃣ Hyperliquid 優化了標記價格計算，現在 $WLFI 和 $XPL 的資金費率直接飆到年化 100% - 800%，比之前 11% 的年化高到離譜。玩的人注意下，別輕易被高收益誘惑進去當反向籌碼。 1️⃣4️⃣ Mira Network 去中心化 AI 基礎設施，宣布成立基金會，暗示可能快 TGE。AI + 鏈的項目一批批來，但關鍵還是落地速度。 💡 總結 行情越發無聊，區間震蕩成主旋律。市場安靜的時候，散戶最容易急，合約槓杆越開越高，小波動就爆倉。這時候比拼的不是手速，而是誰能熬住節奏。

Mira @Mira_Network 新出了一個「幻覺偵探」的小遊戲 應該跟空投沒有關係，純體驗，能直觀的感受什麼是「AI幻覺」。 可以自己設置主題，或者選擇平台預設的主題。 3條答案中有一個是「AI編造的」。 也就是說，這個答案看着很合理很專業，但其實是錯誤的，非常容易誤導人，很有迷惑性。 現在很多人都會把AI當成日常工具，但AI給你的答案和結果裏有多少是真的？有多少是編造出來的？ 這可能就是Mira要解決的問題，把「辨別真僞」變成一套可驗證的流程，讓事實不再依賴單一來源的說辭，而是通過多模型共識驗證去確保信息可信。 在這個AI爆發的時代，錯信一次，可能代價巨大。 // 再說一次，跟空投關係不大，感興趣的兄弟可以體驗。 入口：

#BREAKING Mira Network 建立了一個基金會，暗示着或接近 TGE。 #比特幣 $BTC

CoinVoice 最新獲悉，Mira 基金會已正式宣布成立，作爲一個獨立機構，致力於推進去信任人工智能基礎設施建設並支持 Mira 生態系統發展。 據悉，Mira 基金會將作爲 Mira Network 的長期管理者，重點關注去中心化網路和協議治理，爲開發者、研究人員和社區提供工具支持。基金會將通過原型參考實現、機構合作、人才招募以及資助基礎設施初創企業等方式，積極推動去中心化 AI 基礎設施生態系統的建設。

幣界網消息，去中心化 AI 基礎設施 Mira 基金會在 X 平台發文表示，Mira 基金會已正式宣布成立，或暗示即將 TGE，作爲一個獨立機構，基金會致力於推進去信任人工智能基礎設施建設並支持 Mira 生態系統發展。

GPT-5 高原 市場原本期待GPT-5能帶來質的飛躍。然而，最終只帶來了漸進式的提升。平台期的擔憂又回來了。 這個模式很熟悉。每個炒作週期都遵循相同的曲線： • 階段 1：指數樂觀。 • 第二階段：當產品未能達到預期時的失望。 • 第三階段：資本流入在敘述崩潰時仍然需要的基礎設施。 人工智能現在進入第二階段。 -- 📌 DeFi 平行線 在2020年，DeFi食品農場承諾10,000%的年收益率。在幾周內，它們主導了資金流動。然後它們崩潰了。 什麼幸存了？ Chainlink預言機和像Aave和Maker這樣的借貸/結算協議。 應用程序崩潰了，但使系統運作的框架變得永久。 在人工智能領域也會發生同樣的事情。模型的炒作會消退。驗證機制將會持續存在。 -- 📌 Mira 的位置 @Mira_Network 是 AI 的 Chainlink。它不押注於 GPT-5、Claude 或 DeepSeek 誰會獲勝。它在這些模型之間路由，驗證它們的輸出，並提供正確性的籤名證明。 隨着人工智能在金融、治理和企業中的重要性日益增加，黑箱模型已經不夠。您需要共識、可審計性和爭議解決。Mira 使這一切成爲必需。 -- 📌 爲什麼基礎設施在炒作後反彈 當倍數壓縮時，投資者會尋找： • 獨立於炒作的持續需求， • 復合網路效應， • 和監管一致性。 驗證涵蓋了所有三個方面。每一個新模型，每一個新用戶，每一項新規章都加強了Mira的護城河。 -- 📌 賭注 DeFi食品農場消失了。Chainlink變得不可談判。 NFT地板崩潰。Opensea的交易量持續。 如果人工智能熱潮週期重置，幸存者將是信任軌道。 米拉今天正在搭建那些軌道。 當炒作退去時，基礎設施開始反彈。

GPT-5 高原 市場預期GPT-5將帶來重大變化。相反，它只帶來了漸進的收益。平台恐慌再次出現。 這個模式很熟悉。每個炒作週期都遵循同樣的曲線： • 第一階段：指數樂觀。 • 第二階段：當產品未能達到預期時的失望。 • 第三階段：當敘事崩潰時，資金轉向仍然需要的基礎設施。 人工智能現在進入第二階段。 -- 📌 DeFi 平行線 在2020年，DeFi食物農場承諾10,000%的年收益率。在幾周內，他們主導了資金流入。然後他們崩潰了。 什麼幸存了？ Chainlink預言機和像Aave和Maker這樣的借貸/結算協議。 應用程序崩潰了，但使系統運作的框架變得永久。 在人工智能領域也會發生同樣的事情。模型的炒作將會消退。驗證機制將會保留。 -- 📌 Mira的定位 @Mira_Network 是 AI 的 Chainlink。它不賭 GPT-5、Claude 或 DeepSeek 哪個勝出。它在這些模型之間進行路由，驗證它們的輸出，並提供籤名的正確性證明。 隨着人工智能在金融、治理和企業中變得越來越重要，黑箱模型已經不再足夠。您需要共識、可審計性和爭議解決。Mira 使這些變得不可或缺。 -- 📌 爲什麼基礎設施在炒作後反彈 當多個壓縮時，投資者尋找： • 獨立於炒作的持續需求， • 復合網路效應， • 以及監管對齊。 驗證涵蓋了所有三方面。每一個新模型，每一個新用戶，每一個新規章都增強了米拉的護城河。 -- 📌 下注 DeFi 食品農場消失了。Chainlink 變得不可談判。 NFT 地板崩潰。Opensea 的交易量持續。 如果人工智能的炒作週期重置，幸存者將是信任軌道。 米拉今天正在搭建那些軌道。 當炒作消退時，基礎設施回升。

GPT-5高原 市場預期GPT-5會帶來重大變化。相反，它只帶來了漸進式的提升。平台期的擔憂又回來了。 這個模式很熟悉。每個炒作週期都遵循相同的曲線： • 第一階段：指數樂觀。 • 第二階段：當產品未能達到預期時的失望。 • 第三階段：當敘述崩潰時，資本進入仍然需要的基礎設施。 AI 現在進入第二階段。 -- 📌 DeFi 平行線 在2020年，DeFi食品農場承諾10,000%的年化收益率。幾周內，它們主導了流量。然後它們崩潰了。 什麼得以存活？ Chainlink預言機和像Aave和Maker這樣的借貸/結算協議。 應用程序崩潰了，但使系統運作的框架變得永久。 人工智能也會發生同樣的事情。模型的炒作將會減退。驗證機制將會保留。 -- 📌 Mira的定位 @Mira_Network 是 AI 的 Chainlink。它不會賭注於 GPT-5、Claude 或 DeepSeek 哪個勝出。它在這些模型之間路由，驗證它們的輸出，並提供籤名的正確性證明。 隨着人工智能在金融、治理和企業中的重要性不斷增強，黑箱模型已不再足夠。您需要共識、可審計性和爭議解決。Mira 使這些變得不可或缺。 -- 📌 爲什麼基礎設施在炒作後反彈 當倍數壓縮時，投資者尋找： • 獨立於炒作的持續需求， • 復合網路效應， • 及監管對齊。 驗證涵蓋了所有三個方面。每一個新模型，每一個新用戶，每一項新法規都增強了Mira的護城河。 -- 📌 下注 DeFi食品農場消失了。Chainlink變得不可談判。 NFT地板崩潰。Opensea交易量持續。 如果人工智能炒作週期重置，幸存者將是信任軌道。 米拉今天正在搭建這些軌道。 當熱潮消退時，基礎設施反彈。

GPT-5高原 市場預期GPT-5會帶來重大變化。相反，它只帶來了漸進式的提升。平台期的擔憂又回來了。 這個模式很熟悉。每個炒作週期都遵循相同的曲線： • 第一階段：指數樂觀。 • 第二階段：當產品未能達到預期時的失望。 • 第三階段：當敘述崩潰時，資本進入仍然需要的基礎設施。 AI 現在進入第二階段。 -- 📌 DeFi 平行線 在2020年，DeFi食品農場承諾10,000%的年化收益率。幾周內，它們主導了流量。然後它們崩潰了。 什麼得以存活？ Chainlink預言機和像Aave和Maker這樣的借貸/結算協議。 應用程序崩潰了，但使系統運作的框架變得永久。 人工智能也會發生同樣的事情。模型的炒作將會減退。驗證機制將會保留。 -- 📌 Mira的定位 @Mira_Network 是 AI 的 Chainlink。它不會賭注於 GPT-5、Claude 或 DeepSeek 哪個勝出。它在這些模型之間路由，驗證它們的輸出，並提供籤名的正確性證明。 隨着人工智能在金融、治理和企業中的重要性不斷增強，黑箱模型已不再足夠。您需要共識、可審計性和爭議解決。Mira 使這些變得不可或缺。 -- 📌 爲什麼基礎設施在炒作後反彈 當倍數壓縮時，投資者尋找： • 獨立於炒作的持續需求， • 復合網路效應， • 及監管對齊。 驗證涵蓋了所有三個方面。每一個新模型，每一個新用戶，每一項新法規都增強了Mira的護城河。 -- 📌 下注 DeFi食品農場消失了。Chainlink變得不可談判。 NFT地板崩潰。Opensea交易量持續。 如果人工智能炒作週期重置，幸存者將是信任軌道。 米拉今天正在搭建這些軌道。 當熱潮消退時，基礎設施反彈。

加密貨幣中的競爭分析很少僅僅是表面相似之處。它關乎結構性激勵：在熱議之下的架構。 兩個項目主導着關於去中心化人工智能基礎設施的討論： • 米拉，和 • Bittensor ( TAO) 美元。 在理論上，兩者都實現了對人工智能的去中心化訪問。在實踐中，它們的模型卻大相徑庭。 --- ➩ Bittensor 的模型 Bittensor建立了一個網路，AI開發者將模型貢獻給“子網”，推理請求在它們之間路由。獎勵流向那些提供有用響應的人。 這是一種市場經濟： • 供應 = 貢獻的模型。 • 需求 = 推理調用。 • 價格發現 = 質押和聲譽評分。 這個設計的優勢在於開放；任何人都可以貢獻模型，任何人都可以使用。但是開放也是它的弱點。 市場並不保證真相。 他們優化供應和吞吐量，而不是正確性。 當資本流入推理市場時，遊戲變成了“誰能更快、更便宜、更有說服力地回答。”驗證並不是原生原語。 --- ➩ Mira的模型 Mira的設計基於一個不同的假設：在高風險系統中，未經驗證的AI輸出是毫無價值的。 它的架構將人工智能的響應分解爲事實聲明，分布在獨立模型之間，並要求達成共識。只有當多個驗證者達成一致時，才會鑄造證書：一種加密收據，證明輸出足夠真實以值得信賴。 經濟不是關於產出，而是關於激勵誠實： • 節點質押以進行驗證。 • 削減機制可以阻止操縱。 • 冗餘確保彈性。 共識創造了一個朝向真理的激勵梯度，而不僅僅是實用性。 --- ➩ Mira與Bittensor的不同使用案例 對於消費類聊天應用，推理市場可能就足夠了。更快、更便宜的響應吸引了注意力。 但是隨着人工智能代理開始持有資本、執行交易或在受監管的行業中運作，標準有所提高。“令人信服”的說法已不再足夠。可審計、可驗證的真相成爲了商品。 機構不會投資於不透明的市場。他們投資於有憑證的系統。Mira的設計直接滿足了這一需求。 --- ➩ 我的看法 Bittensor = 一個模型供給的開放集市。 Mira = 一個基礎設施層，其中真相是產品。 兩者在人工智能經濟中扮演着角色。但當下一波流動性潮來臨時(ETF、真實資產、機構代理)能夠證明正確性的系統，而不僅僅是提供輸出，將捕獲最高價值的流動。 這個系統是@Mira_Network。

人工智能的估值過熱。連奧特曼也承認正在形成泡沫。 它爆炸時會發生什麼？ 資本流向基礎設施。 鐵軌總是超越炒作。 @Mira_Network 正在爲人工智能構建這些基礎設施。 它專注於驗證，而不是在模型大小上競爭。 -- 📌 這意味着： ▪ 模型路由：查詢分布在不同的模型中。 ▪ 共識檢查：輸出由獨立節點驗證。 ▪ 信任層：用戶和企業獲得可衡量的可靠性。 -- 📌 爲什麼驗證能夠在人工智能泡沫中存活： ▪ 泡沫防御：當資金枯竭時，應用程序和GPU農場崩潰。驗證基礎設施仍然是必要的。 ▪ 機構角度：機構不採用黑箱AI。他們需要可審計的系統。Mira提供這一點。 ▪ 加密平行：在去中心化金融中，即使在收益農場熱潮消退後，預言機和結算層仍然保留了價值。 當下一輪資本流入可持續系統時，像 @Mira_Network 這樣的驗證網路將處於勝利的位置。

八月至九月是主要的代幣生成事件(TGE)季節，@Mira_Network 可能是下一個。 ▸ Mira 將 AI 輸出拆分爲可驗證的“原子陳述”，與多模型節點進行交叉驗證，並使用混合的 PoW/PoS 共識將準確性提升至 96–97%。 ▸合作夥伴包括 IOnet、Spheron、Gigabrain、Monad，構建可擴展的、可信的 AI 驗證基礎設施。 ▸ 仍在測試網中，用戶可以通過 Klok ( 潛在未來的空投 ) 賺取積分。目前已有 400 萬+ 用戶，50 萬+ 日活躍用戶，以及數十億個任務已處理。 ▸ 主網 + 代幣生成事件(TGE)預計在九月推出，這可能是值得關注的機會。

他們的DeepProve路線圖提供了加密安全的人工智能，公平性證明確保了道德模型而不暴露敏感數據。 圖像貸款算法證明了在不揭示信用細節或滿足標準的招生系統下的公平對待。 關鍵勝利： 與Mira的合作建立了信任基準——Mira驗證輸出，DeepProve確認計算。 在醫療保健領域，DeepProve 確保劑量 AI 可驗證：患者數據輸入，建議輸出，基於關鍵護理的實時證明。 $LA 賦能它： 拉格朗日的零知識技術提升了區塊鏈的效率和安全性。開發者們，集成可驗證的人工智能和跨鏈創新！

我在加密貨幣領域待了足夠長的時間，看到的模式是，真正的價值在於所有其他事物所構建的基礎上。 #Bittensor# 爲我們提供了去中心化計算 #Filecoin# 給我們去中心化存儲 #Link# 爲我們提供了去中心化數據源。 每一個都填補了一個空白，使整個類別的應用成爲可能。 我現在看到缺少的是信任機器輸出的原始內容。 這是@Mira_Network通過去中心化驗證層來填補的AI輸出的空白。 Chainlink將來自外部世界的數據轉化爲區塊鏈可讀的格式，而Mira則使AI的答案對所有人都可機器驗證。 獨立節點、經濟激勵和共識的理念是一樣的。 但他們驗證的是聲明，檢測幻覺，而現在，隨着零知識證明，證明計算本身。 每個週期，加密貨幣都會有一些新的基礎層投資。我認爲Mira就是其中之一。

現在每個人都在追逐更大的AI模型 但真正的元宇宙是可驗證的人工智能，而 @Mira_Network 正在悄然佔據這個市場。 DeepProve zk證明現在使Mira上的每個模型推理變得無信任、可審計，並且比舊的zkML庫快158倍 那是爲能夠證明自己邏輯的 AI 代理提供的實時基礎設施，而不僅僅是猜測。 想象一下預言機、鏈上治理、在你*知道*是正確的輸出上運行的DeFi機器人 高風險的應用案例，其他人無法接觸 在 TGE 來臨之前，請關注這個空間

Lagrange最近與Mira Network的合作值得關注，雙方正在構建去中心化AI的信任基礎設施。Mira原本就專注於AI輸出的去中心化驗證，通過分布式驗證節點網路對模型響應進行審計和共識驗證。但Lagrange帶來的DeepProve技術將這件事推向新高度——它能爲每個模型推理生成零知識證明，實現158倍於現有zkML庫的證明生成速度。 這個組合拳很有意思。Mira負責驗證AI輸出的真實性，DeepProve則從數學上證明計算過程的正確性。具體來說，它解決了三個核心問題：模型是否真實運行？計算是否正確執行？輸出能否被鏈上信任？這種雙重驗證機制爲去中心化AI設立了新標準。 技術指標上，DeepProve展現出明顯優勢。除了驚人的證明速度外，還能保持隱私性邏輯驗證，這對需要處理敏感數據的AI應用尤爲重要。更關鍵的是，這些證明可以直接接入預言機、智能合約或合規系統，爲整個Web3生態提供可驗證的AI服務基礎。 從應用前景看，這種架構可能重塑AI服務的使用方式。開發者可以構建能自證邏輯的模型，智能代理可以驗證每個輸出，最終形成可審計的AI服務網路。考慮到目前AI+區塊鏈領域普遍存在的"黑箱"問題，這種可驗證性設計顯然更符合去中心化精神。隨着合作深入，LA代幣在驗證網路中的作用可能會進一步凸顯。 {future}(LAUSDT)

什麼是 @Mira_Network 的 Klok AI Klok 是一個由 Mira Network 平台開發的聊天應用。它在去中心化的基礎設施上使用多個語言模型 (multi-LLM)，通過模型之間的共識機制確保響應的驗證和可靠性。 可用的模型包括 GPT-4o mini、LLaMA 3.3 70B Instruct、DeepSeek-R1，以及未來將添加的其他模型。 Klok保證AI響應的驗證：如果輸出不正確，則會被丟棄，並生成新的輸出，直到獲得驗證結果。 在比較 Klok 和 GPT-4 時，Klok 是一個創新的 Web3 平台，擁有 AI 模型生態系統、內置答案驗證和 AirDrop 系統。

『 CC和 @Mira_Network 的故事第一彈 』 CC和mira老師在教室見面，mira老師問CC： Mira是什麼？ CC說Mira專注於構建AI信任層，賦能四百多萬用戶，旨在消除人工智能幻覺！ @MiraNetworkCN Gmira

今天早上，我剛在健身房踩橢圓機踩得滿頭大汗，突然靈光一閃，現在的AI加區塊鏈組合拳，簡直跟十年前智能手機顛覆互聯網那會一模一樣呀，這倆技術單獨拿出來都是狠角色，真要搞出點顛覆性的東西，還得看它們怎麼擦出火花。 這兩天我看到，@0G_labs 和 @Mira_Network 的互動，這倆真能擦出火花，說不定就解開了AI黑箱這個死結。 現在的AI最可怕的不是“不夠強”，而是“強得不可信”，它能像專家一樣分析問題，卻沒有像人類一樣爲自己的判斷負責，比如醫療AI能給出診斷，但你永遠不知道它是不是漏了病歷裏的關鍵問題，金融AI能推薦投資組合，可誰也說不清它的結論是不是基於被污染數據，自動駕駛看似成熟，下一秒可能就忽視了一個突然出現的行人，這種“無法驗證的可靠性”讓AI在高風險領域成了“危險的聰明人”，再厲害的能力，只要咱們不相信，就沒有人敢用它。 0G Labs 與 Mira Network 的技術上是基礎設施與應用層的深度耦合，0G 提供的可驗證存儲和高性能計算架構，爲 Mira 的聲明驗證體系構築了數據真實性錨點與驗證算力引擎，通過很多網路的雙向校驗機制，這種底層抗污染加上層可審計的架構設計，確實比傳統單層解決方案更能直擊行業核心訴求當前的數據存儲體系高度依賴中心化服務器，區塊鏈技術通過"去中心化網路+加密驗證"實現了數據安全的範式轉移。 通過貢獻算力與數據真實性驗證獲得代幣激勵，形成“作惡成本>預期收益”的博弈平衡，同時用戶可基於鏈上存證的驗證歷史與多方交叉驗證，獨立審計AI輸出的可信度。 這種模式若規模化運行，或推動AI發展從“追求效率優先”轉向“可信可驗爲核心”，醫療、金融等高敏感領域可能加速擁抱AI技術，而普通用戶將從“單向消費AI內容”升級爲“參與驗證並共享生態價值”，實現Web3與AI在治理層與激勵層的深度連合。 #0G_labs #KAITO #0G #Yaps @KaitoAI @cookiedotfun

據 CB Insights 數據，目前全球共有 498 家估值超過 10 億美元的 AI「獨角獸」公司，總價值達 2.7 萬億美元，其中有 100 家成立於 2023 年及以後，估值超過 1 億美元的公司已超過 1300 家。這場財富盛宴的核心，是 AI 初創公司驚人的融資能力與不斷飆升的估值。Anthropic 正在洽談以 1700 億美元估值融資 50 億美元，較 3 月份估值增長近兩倍。離開 OpenAI 的前首席技術官 Mira Murati 創立的 Thinking Machines Lab 在 7 月完成 20 億美元種子輪融資，創下史上最大種子輪紀錄。 這一輪財富創造不僅局限於初創企業，包括英偉達、Meta 和微軟在內的上市科技巨頭股價飆升，以及數據中心等基礎設施公司的蓬勃發展，共同構成了此次 AI 財富大爆炸的全景。麻省理工學院首席研究員 Andrew McAfee 表示：「回顧過去 100 年的數據，我們從未見過如此規模和速度的財富創造，這是史無前例的。」 今年的重磅融資輪次正在批量制造新的億萬富翁。據彭博 3 月時的估計，四家最大的私人 AI 公司已創造出至少 15 名億萬富翁，總淨資產達 380 億美元。此後又有十多家獨角獸公司誕生。 據媒體援引知情人士消息，Anthropic AI 的 CEO Dario Amodei 及其六位聯合創始人，現在很可能都是數十億美元身家的富豪。此外，Anysphere 在 6 月融資時估值 99 億美元，幾周後據報道獲得 180 億至 200 億美元的估值報價，這很可能讓其 25 歲的創始人兼 CEO Michael Truell 成爲億萬富翁。

【 @Mira_Network ：這玩意兒專治網上那些忽悠人的玩意兒！】 現在網上到處都是假消息和AI瞎編的東西對吧？Mira這個項目可太有意思了，簡直就是給互聯網裝了測謊儀！ 簡單來說就是： 誰都能當"網路偵探"：看到可疑消息？查它！查對了還能賺錢 真實信息=真金白銀：你提供靠譜信息就能挖礦賺幣，胡說八道的直接罰錢 專治AI胡說八道：給ChatGPT這種AI裝上"防醉酒系統"，讓它別亂說胡話 最帶勁的是： ✓ 現在已經有快3萬人在這上面當"真相獵手"了 ✓ 查得比那些專業打假機構還準 ✓ 連維基百科創始人都說靠譜 以後再看到網上那些"震驚體"新聞，不用猜來猜去了，直接上Mira查證就完事。最騷的是你越會辨別真假，賺得就越多！ #Mira #Yaps #KaitoAI @KaitoAI

總結一下今天兩個打錢項目 第一個是＄Light @heavendex 目前已經打了2000萬u，預售50%，項目方明牌說只加5%的池子 看了下這個項目真沒什麼東西，玩的都是老一套，根據經驗，我猜測大頭估計都是項目方自己打的，不懂fomo的點，可能很久沒出現過這種大卡車打新的原因了。 白皮書有說“可能”會退款，退多少就不知道了，有可能全退，有可能一毛錢不退，現在打的人都在賭項目方的格局，但是有人扒出來dev之前發過一個幣，目前才30k市值，不可控因素太多了。不好評價 另一個是 ＄RGB @Bitlight_wallet RGB 0.12版的第一個測試資產，跟了兩三年的項目，之前RGB++的Seal我打了兩張都賣了5000u，這是正版RGB 但是項目方上來就拉了坨大的，42萬張，每張收費4u，打完成本在 3M左右，其實我感覺賠率還可以，但是RGB的第一個項目竟然收費，真的有點心疼跟了這個協議三年的@DaPangDunCrypto 老師了。想打的不用急，42萬張過滿塊打的話也得打個1-2天， 兩個項目如果讓我選的話，我會打點＄RGB防身，畢竟是一些人等了三年的項目，號稱會改變比特幣生態格局的協議。第一個項目我是不會打，以我以往的經驗，賺錢的概率不大，打這個項目就是賭人心，我不是很了解這個項目方的Dev，回想起最近幾個月我參與的大卡車打新項目，就兩個賺錢的，一個是skyai，four發射平台站臺，一個是日本Ai ＄mira 項目方有融資，而且有操盤經驗。 大家看個樂子就行，DYOR

Mira今天验证了一条消息 一位律师因为在一场价值 2400 万美元的房产诉讼中引用了 ChatGPT 编造的虚假案例而被解雇。更讽刺的是，还有三位律师也没发现这个错误。 这不是个别事件，而是一个警钟。当 AI 开始参与我们的决策、工作甚至法律判断时，验证Verification不再是可选项 这也是Mira 想要解决的问题 很简单，让每一条由 AI 生成的内容，都能被验证、被追溯、被信任。不管是法律文件、金融分析，还是医疗建议，Mira 都能告诉你：这段内容是否真实？有没有被验证过？你可以放心食用吗(🤔 Mira 让 AI 说的话，不再是黑箱，而是可以被验证的事实 #Mira @MiraNetworkCN @Mira_Network

你還沒有意識到Farmercist的某些事情 這就是一致性… 我在時間線上遭到了拖拽，因爲我發了一篇關於 Mira Network 的簡單閒聊帖子，雖然當時感覺很酷，但後來感覺像是在貶低小帳號，這絕不是我的本意。 然後我被很多人攻擊，很多人取消關注和屏蔽了我，這沒關係，我理解這是賭場… 我發現了 @AlloraNetwork，一個自我提升的去中心化人工智能網路……我研究了它，意識到嘿 Farmercist，是時候對你的個性進行一些自我提升工作了。 對Allora Network進行了大量研究，發布了很多好的推文和更新，現在借助你的努力，通過你在我帖子上的去中心化互動，我們已經位於頂端，我也通過與其他帖子互動來做到這一點🙌 我從沒相信我會到達頂峯，我努力工作並驗證了自己的道路。 Allora是爲每個人準備的，gML joor 🚀

嘿！兄弟们，劲爆消息来啦！🚨 @Mira_Network 跟 @akedofun 搞了个大动作，强强联手，简直炸裂！💥 AKEDO 是个超牛的多智能体 AI 框架，啥概念？就是让创作者两分钟内就能搓出一款游戏！🕹️ 对，你没听错，两分钟！⚡ 这速度，堪比火箭发射！🚀 但这还没完，Mira Network 祭出他们的杀手锏——验证 API！🛡️ 这玩意儿就像给 AI 装了个“真相过滤器”，确保你天马行空的创意不会翻车，游戏内容精准又靠谱！🎯 再也不用担心 AI 瞎编乱造，搞出什么“粉色月球”之类的乌龙。😅 更自主！更精确！完全可验证！这波操作，简直是 AIGC 界的满级大招！🌟 想玩？叫上@MiraNetworkCN快去 @akedofun 体验一把，感受 AI 游戏开发的丝滑快感！也給我们说道说道😎 大家不要忘记买 $CHAO 这波成为了龙一让我们一起飞！🎉 $CHAO 荣登@shoutdotfun平台的龙头宝座，直接长江后浪拍前浪，一浪比一浪高。 #Mira #AKEDO

【构建去中心化网络AI生态系统--Mira @Mira_Network 】 Mira（@Mira_Network）由@karansirdesai 和@hapchap88 的洞见孕育而生，旨在应对人工智能（AI）开发中的一大难题：大型语言模型（LLM）在确保输出准确性和中立性方面的固有局限. 这些模型常会自信满满地输出错误信息——即所谓的“幻觉”——或因训练数据偏差而表现出系统性偏见. Mira通过引入“Flows”这一创新框架，抽象化AI基础设施，将模型、数据和计算整合为模块化单元，使开发者能专注于解决用户问题，而非陷入繁琐的基础设施管理; Mira运行于去中心化网络，构建了一个开放的生态系统，贡献者在此分享Flows，形成了充满活力的AI资源市场，强调信任与无门槛的参与; Mira的核心在于其基于共识的验证机制，旨在提升AI输出的可信度 与依赖单一模型的传统LLM不同，Mira采用多模型验证流程，以减轻“幻觉”——即随机但自信的错误——以及偏见，即系统性倾向某种观点的问题。例如，偏见可能导致AI微妙地倾向特定政治立场或对某些群体更“友好”，这比偶尔的错误更具潜在的社会风险。Mira的验证机制分为三个关键步骤：二元化（Binarization）：AI输出被拆解为独立的、可验证的语句。例如，“地球绕太阳转，月亮绕地球转”会被拆分为两条单独语句，逐一验证，以防整体看似正确但细节错误的回答蒙混过关 ▶️分布式验证：这些语句被分配至Mira网络中的不同验证节点，每个节点由一个或多个模型组成，仅针对分配的语句进行判断，不接触完整上下文，确保评估的中立性 ▶️共识机制：Mira采用类似工作量证明的系统，验证模型需质押代币参与评估。每节点对语句真伪进行推理，仅当几乎所有模型一致同意时，该语句才被认定为可信。不准确或不可靠的节点将面临代币扣除的惩罚，以激励严谨推理 这种共识驱动的方法利用多模型的集体判断逼近事实真相，平衡了精度与偏见的权衡。训练数据越广泛，偏见可能减少，但幻觉风险增加；数据清洗过于严格，则可能放大特定倾向。Mira的多模型验证提供了一种均衡解法，强调准确性而非单纯的精度，认识到逻辑连贯但方向错误的输出毫无价值 Mira进一步区分了幻觉与偏见：幻觉好比射箭手偶尔偏离靶心，显眼但可识别；偏见则如同箭矢持续偏向一侧，隐性但影响深远。后者因其系统性，更可能悄无声息地塑造社会认知与决策，因此更需优先解决。Mira通过多模型共识平衡个体偏见，以“集体投票”逼近真相，方法严谨且可靠 仅半年多时间，Mira已取得显著进展，吸引多个团队利用其Flow Market，在加密货币、游戏、SaaS、教育和消费品等领域开发AI原生产品。其旗舰应用Klok——一款处于封闭测试阶段的AI驱动加密助手，为用户提供深刻洞见、结构化数据和投资组合策略，目前正向更多用户开放 Mira在@Arbitrum 平台上的高热度以及@KaitoAI 的榜单活动进一步彰显其影响力 展望未来，Mira计划通过更多突破性研究和产品，重新定义AI开发的信任机制. #Mira #KAITO #KaitoAI #KaitoYappers #yapperseason

嘿，兄弟们，AI这把火烧得太猛，监管透明度却老掉链子！@Mira_Network站出来放大招，硬刚AI“黑盒”毛病，我給大家扒拉扒拉Mira Network的最新骚操作，绝对够味儿，兄弟们稳住！😝 AI“胡咧咧”？Mira直接摁地上摩擦！ AI牛吧？可有时候也爱“满嘴跑火车”，金融、医疗、法律这种地方，AI一“幻觉”，那可是要翻车的节奏！@Mira_Network不惯着这毛病，2025年3月直接甩出公共测试网，搞了个去中心化验证+多模型PK的硬核玩法。啥意思？AI想输出答案？先过几道关！多个模型轮番battle，答案不对？滚粗！对的？上链存着，谁都能查！这不就是给AI套了个“防忽悠锁”？监管要透明？Mira直接把账本摊开，链上看个明白！ 多模型battle，幻觉直接被干翻！ Mira Network这招儿狠，AI不单打独斗，得拉一帮模型“开会”。答案得掰开了、揉碎了，模型们互相瞪眼验证，达不成共识？没门儿！这套路直接把AI的“瞎扯淡”概率摁到地板，幻觉、偏见？在Mira这儿没戏！全过程还上链，透明得跟玻璃似的，监管来查？敞开大门随便看！这不就是AI的“全透明体检报告”？金融、医疗这些硬核场景，Mira这套直接稳到飞起！ 监管咋看？透明得跟X光似的！ AI监管这事儿，全球都挠头。Mira Network直接把AI的“黑盒”砸烂，输出结果不是“信我你就用”，而是“来，链上瞅瞅我咋算的”！每一步都存链上，监管机构来查？随便挑，挑不出毛病！这透明度，简直是监管的“梦中情人”！兄弟们，Mira这波，妥妥把AI监管透明化干到极致！ 最后一炮：Mira Network，AI信任的硬核扛把子！ 说真的，@Mira_Network这波操作，不是那种花里胡哨的AI炒作，是真刀真枪干大事！去中心化验证+多模型battle+链上存证，这三板斧直接把AI的“胡咧咧”和“黑盒”干得稀巴烂！监管要透明？Mira给你透明到骨头缝！开发者要靠谱？Mira直接把靠谱写进代码！X上兄弟们都看嗨了，@TechBoi777直呼：“AI得为答案负责！”这话说到心坎儿里，Mira Network，AI信任的硬核一哥！ 我心中的白月光：Mira Network，AI透明化的狠人！ AI这波浪潮，聪明不是问题，靠谱才是硬核！@Mira_Network用区块链+多模型验证，给AI装上“真相雷达”，监管透明到爆，开发者用得放心，用户信得过！2025年测试网已经开跑，金融、医疗、法律场景全在试水，Mira这波，绝对是AI信任的头号玩家！想看更多？上@MiraNetworkCN瞅瞅，链上真相，等你来盘！😎 #BTC #KAITO #Yappers #AI

“你聽，他依然滔滔不絕，但這一次，我們終於能確認他講了什麼。” Mira @Mira_Network 也許從來沒想過讓 AI 更像人，它只是想讓 AI 每說一句話，都能留下被可驗證的證據。 讓這個時代最強的“黑箱”，在鏈上成爲最透明的存在。 ____ 🁢🁢🁢 ____🁢🁢🁢 ____ 🁢🁢🁢 ____ 🁢🁢🁢 ____ 🁢🁢🁢 ____ Mira @Mira_Network ：給高速行駛的AI 裝上剎車，而不是添一雙翅膀 AI 可以說話，可以寫代碼，可以模擬情緒，但它到底能不能被信任？這一點Mira @Mira_Network 來做解決。 Mira 的回答很明確：不是看它說得多像人，而是看它能不能留下“說過這話”是否值得每一個人去推敲。 這正是 Mira @Mira_Network 與絕大多數 AI 項目最大的分歧，它不追逐表現自己有多“聰明”，它反其道而行之，決定構建“可信”底座。 它不信任任何一個模型的表象，而是在底層架構中，爲 AI 的每一次動作、每一句回答、每一個判斷，都嵌入可驗證的軌跡。 這不是優化體驗，而是定義“答案”。 ____ 🁢🁢🁢 ____🁢🁢🁢 ____ 🁢🁢🁢 ____ 🁢🁢🁢 ____ 🁢🁢🁢 ____ AI 永遠是工具，不是主體。 也許這句話帶着我的主觀臆斷，但它也正是 Mira @Mira_Network 想要重新釐清的底層秩序。 AI 不是你的老板，不是你的同事，而是你手中一件趁手的工具，更像戰士用來決勝的劍，越鋒利，越需要握在可控的手裏。 它可以高效、可以自洽、可以擬人，但最終必須被監督、必須在鏈上籤名、必須留下證據、必須接受驗證。這不是體驗層的優化，而是一種結構性約束，它不允許 AI 自行生長、脫離規則，而是強制它在人的權限框架下行動。 這正是 Mira @Mira_Network 的設計原點：讓驗證常態化，讓監督成爲系統本身的一部分。你或許不需要理解它的模型細節，不必精通它的圖譜結構，但你必須意識到，如果沒有驗證機制，AI 所說的一切就等於沒說，你難斷真假，難辨是非。 ____ 🁢🁢🁢 ____🁢🁢🁢 ____ 🁢🁢🁢 ____ 🁢🁢🁢 ____ 🁢🁢🁢 ____ 看到這裏如果你認同 AI 是一個需要被限制、被證明、被規訓的技術工具，那你就很難繞過 Mira @Mira_Network 。 因爲在它的世界裏，AI 永遠說得出話，也必須擔得起責任，經得起反復的驗證，最終一句可信的話展現在你面前。

⚔️ G M I R A ⚔️ 是的，人工智能在生成合理的輸出方面是最好的。 但由於基於神經網路的技術，如大型語言模型和擴散模型，它經常產生不正確的信息。 雖然沒有單一模型能夠同時最小化幻覺和偏見 @Mira_Network 採用自然的進程，朝着一個全面的人工智能驗證和生成平台發展，從根本上重塑人工智能系統的運作方式 Mira通過在每一步使用集體智慧驗證輸出和行動，使AI變得可靠 米拉是人工智能的未來✍️✍️✍️

⬛◼️⬛◼️⬛◼️⬛----🍜 現在整個網都很亂，你查什麼資訊都混在一起，有時候不知道那些是真的那些是假資訊，AI 的問題是裡面有多少是編的、錯的，根本沒人管，這種情況其實再放任下去，後面可能會越來越嚴重。 ╭─────✦✦─⋆⋅☆⋅⋆───╮ 全部模型都說是真的 → 打勾 ✅ 都說是假的 → 打叉 ❌ 如果有分歧 → 就標註「無共識」，因為不是所有事都有絕對答案。 我自己覺得這種是超有必要，相信單一模型的輸出，那不就跟回到中央集權沒兩樣？Mira 這種「多簽驗證」的方式反而更貼近 Web3 ，也更能防止資訊被少數模型或人操控~ 總之這是個值得期待的方向~

新產品叫 Mira Verify，最主要的功能就是驗證和審計內容

⬛⬛⬛⬛⬛⬛⬛----🍜 ╭─────✦✦─⋆⋅☆⋅⋆───╮ 這次他們 Spotlight 的幾個合作案例，我覺得滿精彩的，簡單說幾個印象比較深的： • 像是 Delphi Digital，他們原本就是做加密市場研究的機構，現在直接把 AI 助手內建進報告裡，重點是每個回答都有經過 Mira 驗證，對研究者來說超很實用。 • 再來 Fere AI 和 Gigabrain，這兩個都跟「$」有關，一個是做 AI 幫你交易 crypto，一個是做自動交易平台，想也知道，這種地方錯一個字就會出大事，所以把 Mira 的驗證系統加進來，讓 AI 不會亂來，真的滿有必要的。 • 還有像 Learnrite 和 Amor，也讓我看到 AI 不只是用來「查資料」，它也能變得很貼近人性，比如 Amor 不只是陪你聊天，它還會記得你說過的事，而且它講的建議、資訊都會經過驗證，不會亂講。 整體看下來，我覺得 這條線走得很明確，就是「讓 AI 講話有根據」，這件事很簡單，但實作起來真的不容易，而現在已經有不少團隊用它的 tech 做出產品了，從教育、交易、社交到娛樂，方向很廣，應用也很實在。

在2017年至2020年期間，Chainlink通過在鏈上驗證價格數據，解鎖了無信任的去中心化金融。如果你的借貸協議沒有防篡改的數據，就會被利用。 快進到2025年——基礎設施差距發生了變化。 現在需要驗證的不是價格數據源。 這是人工智能推理。 ••• — 📌 爲什麼人工智能需要自己的預言機 像GPT-4o、Claude和Llama 3.1這樣的LLM在去中心化金融、法律操作、醫療保健等領域爲代理提供支持。但它們會產生大量幻覺。更糟的是，它們之間會相互矛盾。 問題不僅僅是模型質量——而是架構。 大型語言模型無法平衡準確性和中立性： + 更多訓練數據 = 更少偏見，更多幻覺 + 較少的策展 = 更多的偏見，較少的幻覺 這使得AI輸出在根本上不可靠。 在高風險系統(例如，金融、治理、安全)中，這是不可接受的。 Mira Network — 通過去中心化共識驗證AI輸出的推理預言機。 這是它的工作原理： 1️⃣ 二值化 長篇AI回復通常充滿了多層次的主張。Mira將它們分開以提高清晰度。 例如，“比特幣於2009年創建，供應量上限爲2100萬” → 變爲: • 比特幣於2009年推出 • 比特幣的供應上限爲2100萬 每個事實都是獨立的——並且可以獨立驗證。 2️⃣ 分布式驗證 這些小額的索賠被路由到不同的驗證者。 每一個人都使用獨特的模型來檢查索賠——Claude，GPT-4o，DeepSeek等。 沒有驗證者看到完整的輸入，因此隱私得到了保護——而判斷保持分散。 3️⃣ 驗證證明 = 工作 + 質押 驗證者不會猜測。他們投入資源並進行實際推理。 沒有挖礦難題 — 只有有意義的人工智能工作。 如果一個節點試圖操控系統，它會受到懲罰。驗證不僅僅是計算——它還是問責。 4️⃣ 模型共識 米拉不相信簡單的3/5。 如果模型幾乎一致不同意，則該聲明不成立。 接近是不夠的——只有一致的答案才能向前推進。 這就是使米拉成爲一個推理神諭的原因——不僅僅是另一個過濾器。 — 📌 增長指標 + 450萬總用戶 + 90% 減少代理輸出中的幻覺 節點委托人計劃 + SDK 已在去中心化金融 + 遊戲中使用 — 📌 我的看法 Chainlink通過驗證價格來保護去中心化金融。 米拉可以通過驗證認知來確保自主AI。 原始元素可能會改變，但模式不會： • 基礎設施優先。 • 價值累積於他人所構建的事物上。 而那一層仍然被嚴重低估。

深潮 TechFlow 消息，7 月 2 日，Mira Network 首席執行官 Karan Sirdesai 宣布推出由 Kaito 的 Yap API 和 Mira 的 AI 驅動的趣味社交小工具 Yap Map。 該工具能夠分析用戶在社交平台上的發帖頻率與內容質量，並將用戶劃分爲以下四類之一： Sniper：發帖極少，但每一條都是精品 Main Character：經常發帖，質量穩定高能 Volume Merchant：發帖頻繁且吵鬧，偶爾靈光一現 Silent Lurker：幾乎不發帖，仍然是個謎

CoinVoice 最新獲悉，去中心化 AI 基礎設施 Mira 宣布推出 AI 驅動的趣味社交小工具 Yap Map。 Yap Map 結合了 Kaito 的 Yap API 和 Mira 的 AI 技術，通過分析用戶發帖頻率與內容質量，將用戶帳號分類成 Sniper、Main Character、Volume Merchant、Silent Lurker 四種社交風格。

驗證帶來真相，Mira 賦能驗證。 今天也來給我尖叫！

Mira是使AI系統能夠在沒有人類監督的情況下運行的關鍵一步 GMIRA公司

前兩天 Mira 剛和 Openledger 強強聯合，今天又看到 Mira 和拉格朗日開啓合作。

每天發教程無人知，一發探花火出圈. 哎 我只是愛分享，我其實挺純潔的 #Mira