今回 @irys_xyz と @Mira_Network のコラボレーションは確かにデプスに解析する価値があります。二つのプロジェクトはどちらもAIインフラストラクチャの分野に焦点を当てており、一つはデータストレージに、一つは信頼性の検証に特化しています。

🔍 AIの信頼性という根本的な問い

AIの幻覚は特徴です。モデルは本質的に確率的マッチングを行い、統計的に正しい答えに最も似たパターンを探しているのであって、真実そのものを探しているわけではありません。

Miraは多モデルコンセンサスを通じてこの問題を解決します。AIの出力を独立して検証可能な声明に変換し、複数の異なるAIモデルに投票を分配します。個々の誤りは集約時に相互に相殺され、正確な信号が残ります。

⚡️ データ基盤

Miraの検証ネットワークは膨大なデータを生成します——各検証ごとに声明を作成し、ノードに配布し、応答を集約し、合意に達し、暗号証明書を発行します。

従来の集中型ストレージと非集中型検証モデルの矛盾。私たちは、単一のエンティティが制御するインフラストラクチャの上に、信頼のないAI検証を構築することはできません。

現在のブロックチェーンストレージは、高すぎるか、AIシステムの低遅延要求を支える性能が不足しています。

@irys_xyz は、次の主要な問題を解決します。
1️(1)レコードの暗号化整合性の検証
2️⃣AI性能のグローバルコピー
3️⃣スケールメリットのコスト効率ストレージ

💰 経済モデル

Miraは混合PoW/PoSメカニズムを採用しており、ノードオペレーターは検証に参加するために価値をステークする必要があります。コンセンサスから継続的に逸脱するか、操作モードを示すノードはステークが削減されます。

IRYSの「コスト価格」モデルは、TBからPBレベルのAIデータの保存を経済的に持続可能にします。データは単なる静的保存ではなく、他のアプリケーションが参照、構築、相互作用できるインフラストラクチャーとなります。

現在Miraは400万人以上のユーザーにサービスを提供しており、毎週数百万のクエリを処理しています。KlokアプリとAI占星術プラットフォームは、この検証フレームワークを使用しています。

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個人的には、今回のコラボレーションの意義は、MiraがAIの出力が分散型コンセンサスによって正しいことを保証し、@irys_xyzがこれらのコンセンサス記録が不変であり、世界中からアクセス可能であることを保証することだと思います。