数ヶ月前に@Mira_Networkに参加したのですが、最近、怪盗ヤップスのキャンペーンが始まっているのを見たり、関連するツイートもたくさんスワイプしているので、ミラに投資することを選んだ理由を書いてみたいと思います。 プロジェクト紹介 Miraが何のためにあるのかを理解するには、まずAIモデルの錯覚問題、つまりAIが完全に捏造された情報を生成し、不正確で真実でない結果につながるという問題を理解する必要があります。 この現象は、トレーニングデータの欠陥、推論プロセスの適切な基盤の欠如、モデル自体のバイアスなどによって引き起こされる可能性があります。 これに対応して、研究者は、錯覚の問題を軽減し、AI出力の信頼性を向上させるために、人間によるレビュー、ルールベースのフィルター、自己検証、アンサンブルモデルの導入など、さまざまな方法を提案してきましたが、これらの方法にも独自の制限があります。 この点で、Miraはブロックチェーンのコンセンサスメカニズムを組み合わせて解決策を提案します:各AI出力は、Miraネットワーク内の複数のバリデーターによって独立して評価される小さな事実に基づく主張に分割され、各ノードは独自のAIモデルを実行し、主張の信憑性を判断するために投票し、最終的に複数のモデルの判断に基づく不一致があるかどうかに基づいて、主張に同意、フラグを立てる、または拒否することを決定します。 このプロセスでは、検証された各出力に対してオンチェーンで追跡可能なレコードが存在するため、Miraのコア機能は分散型の監査/信頼レイヤーです。 AI検証におけるMiraの役割について詳しく知りたい場合は、この@MessariCryptoリサーチレポートをお読みください。 チームと資金調達の背景 創業者の@karansirdesai氏とChief Growth Officerの@stone_gettings氏はどちらも有名なベンチャーキャピタル会社@Accelの出身で、VCの最も有名な投資先はFacebookであり、この関係により、MiraはAccelにとって3年ぶりのWeb3プロジェクトにもなりました。 Karanは、Accel で投資家として約 3 年間勤務し、それ以前は The Boston Consulting Group (BCG) でアドバイザーを務めていました。 最高製品責任者の Ninad Naik 氏は、以前は Uber のプロダクトディレクターを務め、Amazon AI で 10 年近く過ごし、製品と管理の面で協力組織をリードしていました。 資金調達に関しては、MiraはFramework、Mechanism Capital、Bitkraftなどから900万ドルのシード資金を受け取りました。 さらに、Miraは、AIデータサービス企業であるCB Insights@CBinsightsによって、2025年のAIスタートアップトップ100の1つに選ばれました。 パートナー Miraとパートナーシップを結んだプロジェクトのうち、以下のプロジェクトがバイナンスにログインしています。 - @kernel_dao:MiraのコンセンサスメカニズムをBNBエコシステムに統合します。 - @PhalaNetwork:Miraは、Phala NetworkのAIエージェントの公式モデルプロバイダーであり、検証可能なLLMとトラストレス推論を提供します。 - @lagrangedev:ラグランジュのzkMLプローバーは、Miraの検証レイヤーをサポートしています。 - @plumenetwork:Miraの検証インフラストラクチャは、PlumeのAIフレームワークと統合されます。 さらに、Mira のノード オペレーターには次のものが含まれます。 プロジェクトの進捗 プロジェクトチームが5月に発表したデータでは、Miraは以下の結果を達成しています。 - コンセンサス検証により、AIの回答の精度を70%から96%に向上 - 1日あたり平均5Bのトークン検証リクエストを処理 - エコシステム全体では450万人以上のユーザーをカバーしています 6月には、以下の進展もありました。 - Delphiと提携し、AI生成コンテンツの検証機能を向上 - 「海渡」リーダーボードを起動します - GoPlusと提携 現在、Miraの参加方法はAIチャットボットのKlokとの対話、Kaito yapsへの参加などがあり、Miraの次の展開に引き続き期待が寄せられています。