⭐️ @Mira_Network está a abordar o que tanto o Web3 como a IA estão a faltar: uma camada de verificação fiável.

Em vez de construir outro modelo de IA, a Mira foca em uma coisa: garantir que as saídas da IA possam ser comprovadas, rastreadas e confiáveis.

Aqui está como eles estão fazendo isso, com 10 integrações estratégicas:

➢ @gaib_ai: Converte o poder da GPU em ativos on-chain; Mira verifica o cálculo.

➢ @lagrangedao: Usa zkML para provar resultados de IA sem expor dados brutos.

➢ @Gaianet_AI: Inferência de IA descentralizada; Mira se conecta para verificação de resultados.

➢ @thinkagents: Padroniza estruturas de agentes; Mira garante a integridade lógica.

➢ @storachanetwork: Armazena saídas de IA verificadas no Filecoin, à prova de adulteração.

➢ @monad: L1 de alta velocidade onde Dapps podem executar IA com verificações de confiança integradas.

➢ @kernel_dao: Colabora com a Mira para executar computação de IA verificada na BNB.

➢ @plumenetwork: Focado em RWA; Mira adiciona verificações de risco baseadas em IA com verificação.

➢ @mantis: Permite que os utilizadores construam bots de negociação; Mira analisa estratégias para viés/erros.

➢ @0xAutonome: Garante a comunicação entre agentes; Mira previne a adulteração.

A Mira não está a perseguir a moda da IA: está a construir a infraestrutura de confiança que todos os sistemas de IA eventualmente precisarão.