⭐️ @Mira_Network está abordando lo que tanto Web3 como la IA están perdiendo: una capa de verificación confiable.

En lugar de construir otro modelo de IA, Mira se centra en una cosa: asegurarse de que los resultados de la IA puedan ser probados, rastreados y confiables.

Aquí está cómo lo están haciendo, con 10 integraciones estratégicas:

➢ @gaib_ai: Convierte el poder de la GPU en activos en cadena; Mira verifica la computación.

➢ @lagrangedao: Utiliza zkML para probar resultados de IA sin exponer datos en bruto.

➢ @Gaianet_AI: Inferencia de IA descentralizada; Mira se conecta para la verificación de resultados.

➢ @thinkagents: Estandariza los marcos de agentes; Mira asegura la integridad lógica.

➢ @storachanetwork: Almacena salidas de IA verificadas en Filecoin, a prueba de manipulaciones.

➢ @monad: L1 de alta velocidad donde las Dapps pueden ejecutar IA con verificaciones de confianza integradas.

➢ @kernel_dao: Colabora con Mira para ejecutar computación de IA verificada en BNB.

➢ @plumenetwork: Enfocado en RWA; Mira añade verificaciones de riesgo basadas en IA con verificación.

➢ @mantis: Permite a los usuarios construir bots de comercio; Mira revisa estrategias en busca de sesgos/errores.

➢ @0xAutonome: Asegura la comunicación del agente; Mira previene la manipulación.

Mira no está persiguiendo la exageración de la IA: está construyendo la infraestructura de confianza que cada sistema de IA necesitará eventualmente.