⭐️ @Mira_Network تتعامل مع ما تفتقر إليه كل من Web3 و AI: طبقة تحقق موثوقة.

بدلاً من بناء نموذج ذكاء اصطناعي آخر، تركز ميرا على شيء واحد وهو ضمان إمكانية إثبات و تتبع و ثقة مخرجات الذكاء الاصطناعي.

إليك كيف يفعلون ذلك، مع 10 تكاملات استراتيجية:

➢ @gaib_ai: يحول قوة GPU إلى أصول على السلسلة؛ يتحقق ميرا من الحوسبة.

➢ @lagrangedao: يستخدم zkML لإثبات نتائج الذكاء الاصطناعي دون الكشف عن البيانات الخام.

➢ @Gaianet_AI: استدلال الذكاء الاصطناعي اللامركزي؛ ميرا تتصل للتحقق من النتائج.

➢ @thinkagents: ي standardized frameworks الوكلاء; ميرا تضمن سلامة المنطق.

➢ @storachanetwork: يخزن مخرجات الذكاء الاصطناعي المُعتمدة على Filecoin، خالية من التلاعب.

➢ @monad: L1 عالي السرعة حيث يمكن لـ Dapps تشغيل الذكاء الاصطناعي مع فحوصات الثقة المدمجة.

➢ @kernel_dao: تتعاون مع Mira لتشغيل الحوسبة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي على BNB.

➢ @plumenetwork: تركز على الأصول الحقيقية؛ ميرا تضيف فحوصات مخاطر تعتمد على الذكاء الاصطناعي مع التحVerification.

➢ @mantis: يسمح للمستخدمين ببناء روبوتات تداول؛ ميرا تراجع الاستراتيجيات للتحيزات/الأخطاء.

➢ @0xAutonome: يؤمن اتصالات الوكلاء؛ ميرا تمنع التلاعب.

ميرا لا تطارد ضجة الذكاء الاصطناعي: إنها تبني بنية الثقة التحتية التي ستحتاجها كل نظام ذكاء اصطناعي في النهاية.