⭐️ @Mira_Network は、Web3 と AI の両方に欠けているもの、つまり信頼性の高い検証レイヤーに取り組んでいます。 Mira は、別の AI モデルを構築する代わりに、AI 出力が証明され、追跡され、信頼できることを確認するという 1 つのことに重点を置きます。 ここでは、10の戦略的統合を行い、その方法をご紹介します。 ➢ @gaib_ai: GPU パワーをオンチェーン資産に変えます。Mira はコンピューティングを検証します。 ➢ @lagrangedao: zkML を使用して、生データを公開することなく AI の結果を証明します。 ➢ @Gaianet_AI:分散型 AI 推論。Mira は結果検証のためにプラグインします。 ➢ @thinkagents: エージェント フレームワークを標準化します。Mira はロジックの整合性を保証します。 ➢ @storachanetwork: 検証済みの AI 出力を Filecoin に保存し、改ざん防止します。 ➢ @monad: Dapps が組み込みの信頼チェックで AI を実行できる高速 L1。 ➢ @kernel_dao: Mira と協力して、BNB で検証済みの AI コンピューティングを実行します。 ➢ @plumenetwork: RWA に焦点を当てています。Mira は、検証を備えた AI ベースのリスク チェックを追加します。 ➢ @mantis: ユーザーが取引ボットを構築できるようにします。Mira は、バイアス/エラーの戦略を確認します。 ➢ @0xAutonome: エージェントの通信を保護します。ミラは改ざんを防ぎます。 Mira は AI の誇大宣伝を追いかけているのではなく、すべての AI システムが最終的に必要とする信頼インフラストラクチャを構築しています。