⭐️ @Mira_Network يعالج ما يفتقده كل من Web3 و الذكاء الاصطناعي: طبقة تحقق موثوقة. بدلا من بناء نموذج الذكاء الاصطناعي الآخر ، تركز Mira على شيء واحد للتأكد من إمكانية إثبات مخرجات الذكاء الاصطناعي وتتبعها والوثوق بها. إليك كيفية قيامهم بذلك ، مع 10 عمليات تكامل استراتيجية: ➢ @gaib_ai: يحول طاقة GPU إلى أصول على السلسلة ؛ تتحقق ميرا من الحساب. ➢ @lagrangedao: يستخدم zkML لإثبات الذكاء الاصطناعي النتائج دون الكشف عن البيانات الأولية. ➢ @ Gaianet_الذكاء الاصطناعي: استدلال الذكاء الاصطناعي اللامركزي ؛ يتم توصيل Mira للتحقق من النتيجة. ➢ @thinkagents: توحيد أطر عمل الوكيل. تضمن Mira سلامة المنطق. ➢ @storachanetwork: يخزن مخرجات الذكاء الاصطناعي تم التحقق منها على Filecoin ، مقاومة للعبث. ➢ @monad: L1 عالي السرعة حيث يمكن تشغيل Dapps الذكاء الاصطناعي مع فحوصات الثقة المضمنة. ➢ @kernel_dao: يتعاون مع Mira لتشغيل حساب الذكاء الاصطناعي تم التحقق منه على BNB. ➢ @plumenetwork: التركيز على RWA. تضيف ميرا فحوصات المخاطر القائمة على الذكاء الاصطناعي مع التحقق من الصحة. ➢ @mantis: يتيح للمستخدمين بناء روبوتات التداول ؛ مراجعة ميرا استراتيجيات التحيز / الأخطاء. ➢ @0xAutonome: يؤمن اتصال الوكيل ؛ ميرا تمنع العبث. لا تطارد Mira ضجيج الذكاء الاصطناعي: إنها تبني البنية التحتية للثقة التي سيحتاجها كل نظام الذكاء الاصطناعي في النهاية.