⭐️ @Mira_Network está a abordar o que tanto o Web3 como a IA estão a perder: uma camada de verificação fiável. Em vez de construir mais um modelo de IA, a Mira foca-se numa única coisa: garantir que as saídas da IA podem ser provadas, rastreadas e confiáveis. Aqui está como estão a fazê-lo, com 10 integrações estratégicas: ➢ @gaib_ai: Transforma o poder da GPU em ativos on-chain; a Mira verifica o cálculo. ➢ @lagrangedao: Usa zkML para provar resultados de IA sem expor dados brutos. ➢ @Gaianet_AI: Inferência de IA descentralizada; a Mira conecta-se para verificação de resultados. ➢ @thinkagents: Padroniza estruturas de agentes; a Mira garante a integridade lógica. ➢ @storachanetwork: Armazena saídas de IA verificadas no Filecoin, à prova de adulteração. ➢ @monad: L1 de alta velocidade onde Dapps podem executar IA com verificações de confiança integradas. ➢ @kernel_dao: Colabora com a Mira para executar cálculos de IA verificados na BNB. ➢ @plumenetwork: Focada em RWA; a Mira adiciona verificações de risco baseadas em IA com validação. ➢ @mantis: Permite que os usuários construam bots de negociação; a Mira revisa estratégias para viés/erros. ➢ @0xAutonome: Garante a comunicação entre agentes; a Mira previne adulterações. A Mira não está a perseguir a moda da IA: está a construir a infraestrutura de confiança que cada sistema de IA eventualmente precisará.