⭐️ @Mira_Network está abordando lo que tanto Web3 como la IA están perdiendo: una capa de verificación confiable. En lugar de construir otro modelo de IA, Mira se centra en una cosa: asegurarse de que las salidas de la IA puedan ser probadas, rastreadas y confiables. Aquí está cómo lo están haciendo, con 10 integraciones estratégicas: ➢ @gaib_ai: Convierte el poder de la GPU en activos en cadena; Mira verifica el cómputo. ➢ @lagrangedao: Utiliza zkML para probar los resultados de la IA sin exponer datos en bruto. ➢ @Gaianet_AI: Inferencia de IA descentralizada; Mira se conecta para la verificación de resultados. ➢ @thinkagents: Estandariza los marcos de agentes; Mira asegura la integridad lógica. ➢ @storachanetwork: Almacena salidas de IA verificadas en Filecoin, a prueba de manipulaciones. ➢ @monad: L1 de alta velocidad donde las Dapps pueden ejecutar IA con controles de confianza integrados. ➢ @kernel_dao: Colabora con Mira para ejecutar cómputo de IA verificado en BNB. ➢ @plumenetwork: Enfocado en RWA; Mira añade controles de riesgo basados en IA con validación. ➢ @mantis: Permite a los usuarios construir bots de trading; Mira revisa estrategias en busca de sesgos/errores. ➢ @0xAutonome: Asegura la comunicación entre agentes; Mira previene manipulaciones. Mira no está persiguiendo la moda de la IA: está construyendo la infraestructura de confianza que cada sistema de IA necesitará eventualmente.