Qualche mese fa ho investito in @Mira_Network, e recentemente ho visto che hanno lanciato l'attività Kaito Yaps, e ho anche visto molti tweet correlati, quindi voglio scrivere i motivi per cui ho scelto di investire in Mira. Introduzione al progetto Per capire l'uso di Mira, è prima necessario comprendere il problema delle allucinazioni nei modelli AI, ovvero il fatto che l'AI può generare informazioni completamente inventate, portando a risultati imprecisi e non veritieri. Questa fenomeno può derivare da dati di addestramento difettosi, da un processo di inferenza privo di basi adeguate, o da pregiudizi intrinseci nel modello stesso. In risposta, i ricercatori hanno proposto vari metodi per mitigare il problema delle allucinazioni, al fine di migliorare l'affidabilità delle uscite dell'AI, come l'introduzione di revisioni manuali, filtri basati su regole, auto-verifica, modelli integrati, ecc., ma anche questi metodi presentano limitazioni. A tal proposito, Mira ha combinato il meccanismo di consenso della blockchain, proponendo una soluzione: scomporre ogni output dell'AI in affermazioni fattuali più piccole, che vengono valutate indipendentemente da più nodi di verifica nella rete Mira, ognuno dei quali esegue il proprio modello AI, decidendo la veridicità dell'affermazione tramite voto. Infine, in base al giudizio di più modelli e alla presenza di divergenze, si decide se approvare, contrassegnare o rifiutare l'affermazione. In questo processo, ogni output verificato ha una registrazione tracciabile sulla blockchain, quindi la funzione principale di Mira è un livello di audit/fiducia decentralizzato. Se desideri approfondire il ruolo di Mira nella verifica dell'AI, puoi leggere questo rapporto di ricerca di @MessariCrypto: Team e background di finanziamento Il fondatore @karansirdesai e il Chief Growth Officer @stone_gettings provengono entrambi da un noto fondo di venture capital @Accel, famoso per aver investito in Facebook. Grazie a questo legame, Mira è diventato il primo progetto Web3 in cui Accel ha investito negli ultimi tre anni. Karan ha lavorato come Investor in Accel per quasi tre anni, prima era consulente presso Boston Consulting Group (BCG): Il Chief Product Officer Ninad Naik è stato in precedenza direttore prodotto di Uber e ha lavorato per quasi 10 anni in Amazon AI, guidando organizzazioni di collaborazione in ambito prodotto e gestione: In termini di finanziamento, Mira ha ottenuto 9 milioni di dollari in un round di seed funding da Framework, Mechanism Capital, Bitkraft e altre istituzioni. Inoltre, Mira è stata selezionata tra le 100 migliori startup AI del 2025 da CB Insights @CBinsights: Partner Tra i progetti che hanno stabilito una partnership con Mira, quelli già presenti su Binance includono: - @kernel_dao: integrazione del meccanismo di consenso di Mira nell'ecosistema BNB. - @PhalaNetwork: Mira è il fornitore ufficiale del modello per gli agenti AI di Phala Network, fornendo LLM verificabili e inferenze senza fiducia. - @lagrangedev: il provatore zkML di Lagrange supporta il livello di verifica di Mira. - @plumenetwork: l'infrastruttura di verifica di Mira sarà combinata con il framework AI di Plume. Inoltre, gli operatori dei nodi di Mira includono Progresso del progetto Nei dati pubblicati dal team a maggio, Mira ha già raggiunto i seguenti risultati: - Aumento della precisione delle risposte AI dal 70% al 96% grazie al meccanismo di verifica del consenso. - Elaborazione di 5 miliardi di richieste di verifica al giorno in media. - Copertura dell'ecosistema che supera i 4,5 milioni di utenti. A giugno ci sono stati anche i seguenti progressi: - Collaborazione con Delphi per migliorare la capacità di verifica dei contenuti generati dall'AI. - Lancio della classifica Kaito. - Collaborazione con GoPlus. Attualmente, i metodi per partecipare a Mira includono interagire con il chatbot AI Klok, partecipare a Kaito yaps, ecc., e attendo con interesse i prossimi sviluppi di Mira.