⭐️ @Mira_Network sta affrontando ciò che sia Web3 che l'AI stanno mancando: un livello di verifica affidabile. Invece di costruire un altro modello di AI, Mira si concentra su una cosa: assicurarsi che i risultati dell'AI possano essere provati, tracciati e fidati. Ecco come lo stanno facendo, con 10 integrazioni strategiche: ➢ @gaib_ai: Trasforma la potenza della GPU in asset on-chain; Mira verifica il calcolo. ➢ @lagrangedao: Usa zkML per provare i risultati dell'AI senza esporre i dati grezzi. ➢ @Gaianet_AI: Inferenza AI decentralizzata; Mira si integra per la verifica dei risultati. ➢ @thinkagents: Standardizza i framework degli agenti; Mira garantisce l'integrità logica. ➢ @storachanetwork: Archivia i risultati verificati dell'AI su Filecoin, a prova di manomissione. ➢ @monad: L1 ad alta velocità dove le Dapps possono eseguire AI con controlli di fiducia integrati. ➢ @kernel_dao: Collabora con Mira per eseguire calcoli AI verificati su BNB. ➢ @plumenetwork: Focalizzato su RWA; Mira aggiunge controlli di rischio basati su AI con validazione. ➢ @mantis: Permette agli utenti di costruire bot di trading; Mira rivede le strategie per pregiudizi/errori. ➢ @0xAutonome: Sicurezza nella comunicazione degli agenti; Mira previene la manomissione. Mira non sta inseguendo l'hype dell'AI: sta costruendo l'infrastruttura di fiducia di cui ogni sistema AI avrà eventualmente bisogno.