⭐️ @Mira_Network 正在解決 Web3 和 AI 所缺失的一個關鍵問題:一個可靠的認證層。



Mira不再構建另一個AI模型,而是專注於一件事:確保AI的輸出可以被證明、追蹤和信任。

他們是如何做到的,採用了10個戰略整合:

➢ @gaib_ai: 將GPU算力轉化爲鏈上資產;Mira進行認證。

➢ @lagrangedao: 使用 zkML 來證明 AI 結果而不暴露原始數據。

➢ @Gaianet_AI:去中心化的人工智能推理;Mira 進行結果認證。

➢ @thinkagents: 標準化代理框架;Mira確保邏輯完整性。

➢ @storachanetwork: 在FIL上存儲經過認證的AI輸出,防篡改。

➢ @monad: 高速 L1,Dapps 可以在內置信任檢查的情況下運行 AI。

➢ @kernel_dao: 與Mira合作在BNB上運行認證的AI計算。

➢ @plumenetwork: 專注於 RWA;Mira 增加了基於 AI 的風險檢查和認證。

➢ @mantis: 讓用戶構建交易機器人;Mira 審查策略的偏差/錯誤。

➢ @0xAutonome: 保護代理通信;Mira 防止篡改。

Mira並沒有追逐人工智能的炒作:它正在建立每個人工智能系統最終都需要的信任基礎設施。
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