為什麼 @Mira_Network 成為 Web3 中增長最快的驗證 AI 層
▸ 你可以看出一個協議的增長是否是有機的。Mira 不是通過投機來擴展的 - 而是通過整合來擴展的
▸ 它的 "B2B 模型" 靜靜地支持著超過 10 個運行在 Mira 驗證 AI 共識上的 dApp。每一次整合都使 AI 不僅更聰明，而且可驗證
1. @klok_app ▸ 驗證與日常使用的交匯
一個多 LLM 聊天應用，提供按提示賺取獎勵，證明驗證的 AI 可以無信任地擴展給 500K+ 用戶
2. Delphi Oracle ▸ 事實檢查的智能，嵌入式
在每一份 @Delphi_Digital 報告中都有一個 Oracle AI 助手 - 通過 Mira 的共識回答和驗證，將幻覺從 30% 降至 5% 以下
3. Mira 的 DVN ▸ 鏈上驗證背後的引擎
與 @kernel_dao 合作，DVN 為 LLM 計算帶來共識級別的保證 - 無信任、高效且可驗證
▸ Mira 不是在追逐敘事 ~ 而是在定義它們：通過將驗證的智能與可擴展的基礎設施相結合，它正在成為 Web3 中可信 AI 的支柱
→ 下一次 AI 革命不會是人工的 ~ 而是可驗證的
➥ @Mira_Network 建立經過驗證的智慧
$MIRA 的核心簡單但強大：
→ 在信任每個 AI 輸出之前進行驗證
Mira 在 AI 堆疊中建立了一個驗證層
• 約 50% 的 Mira 生態系統是代理和應用程式
• 約 30% 是計算、基礎設施和模型
• 約 20% 專注於數據和 zk/TEE 系統
這使得 #AI 從黑箱變成可審計的系統
沒有單一模型決定什麼是真實的，而是驗證決定了
• 計算來自全球 DePIN 網絡
• 來自 OpenAI、Anthropic、DeepSeek 和 Meta 的模型進行交叉驗證以平衡偏見
• 像 Phala、Spectral 和 Eliza 的代理相互檢查彼此的工作
@Mira_Network 正在使 AI 變得可信
@Shonik14 @stone_gettings @karansirdesai 標記一些喜愛 @Mira_Network 的 CTs
@jayplayco 我 @kenodnb 我 @shannholmberg 我 @YashasEdu 我 @vvickym2 我 @HM010169 我 @IPALAU1 我 @wang_xiaolou 我 @Edward__Park
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