⭐️ @Mira_NetworkはWeb3とAIが欠けているもの、信頼できる確認レイヤーに取り組んでいます。

別のAIモデルを構築する代わりに、MiraはAIの出力が証明可能で、追跡可能で、信頼できることを確実にすることに焦点を当てています。

彼らがそれを行っている方法は、10の戦略的統合を通じてです:

➢ @gaib_ai: GPUのパワーをオンチェーン資産に変換; Miraが計算を確認します。

➢ @lagrangedao: ゼロ知識機械学習（zkML）を使用して、生データを公開することなくAIの結果を証明します。

(3)@Gaianet_AI:分散型AI推論。Mira は結果の検証のためにプラグを差し込みます。

➢ @thinkagents: エージェントフレームワークを標準化; Miraは論理の整合性を確保します。

➢ @storachanetwork:検証済みのAI出力をFilecoinに保存し、改ざん防止します。

➢ @monad: 高速L1で、Dappsは組み込みの信頼チェックを使用してAIを実行できます。

➢ @kernel_dao: Miraと協力して、BNB上で確認されたAIコンピュートを実行します。

➢ @plumenetwork: RWAに注力; Miraは確認を伴うAIベースのリスクチェックを追加します。

➢ @mantis: ユーザーが取引ボットを構築できる; Miraはバイアス/エラーのために戦略をレビューします。

➢ @0xAutonome: エージェント通信を保護します; Miraは改ざんを防ぎます。

ミラはAIの流行を追いかけているわけではありません：それはすべてのAIシステムが最終的に必要とする信頼のインフラを構築しています。