⭐️ @Mira_Network 正在解决 Web3 和 AI 所缺失的一个关键问题:一个可靠的认证层。



Mira不再构建另一个AI模型,而是专注于一件事:确保AI的输出可以被证明、追踪和信任。

他们是如何做到的,采用了10个战略整合:

➢ @gaib_ai: 将GPU算力转化为链上资产;Mira进行认证。

➢ @lagrangedao: 使用 zkML 来证明 AI 结果而不暴露原始数据。

➢ @Gaianet_AI:去中心化的人工智能推理;Mira 进行结果认证。

➢ @thinkagents: 标准化代理框架;Mira确保逻辑完整性。

➢ @storachanetwork: 在Filecoin上存储经过认证的AI输出,防篡改。

➢ @monad: 高速 L1,Dapps 可以在内置信任检查的情况下运行 AI。

➢ @kernel_dao: 与Mira合作在BNB上运行认证的AI计算。

➢ @plumenetwork: 专注于 RWA;Mira 增加了基于 AI 的风险检查和认证。

➢ @mantis: 让用户构建交易机器人;Mira 审查策略的偏差/错误。

➢ @0xAutonome: 保护代理通信;Mira 防止篡改。

Mira并没有追逐人工智能的炒作:它正在建立每个人工智能系统最终都需要的信任基础设施。
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