⭐️ @Mira_Network 正在解决 Web3 和 AI 所缺失的东西：一个可靠的验证层。 Mira 不是构建另一个 AI 模型，而是专注于一件事，确保 AI 输出可以被证明、追踪和信任。 以下是他们通过 10 个战略集成实现这一目标的方法： ➢ @gaib_ai：将 GPU 能力转化为链上资产；Mira 验证计算。 ➢ @lagrangedao：使用 zkML 证明 AI 结果而不暴露原始数据。 ➢ @Gaianet_AI：去中心化 AI 推理；Mira 插入以进行结果验证。 ➢ @thinkagents：标准化代理框架；Mira 确保逻辑完整性。 ➢ @storachanetwork：在 Filecoin 上存储经过验证的 AI 输出，防篡改。 ➢ @monad：高速度 L1，Dapps 可以在其中运行 AI，并内置信任检查。 ➢ @kernel_dao：与 Mira 合作，在 BNB 上运行经过验证的 AI 计算。 ➢ @plumenetwork：专注于 RWA；Mira 增加基于 AI 的风险检查和验证。 ➢ @mantis：让用户构建交易机器人；Mira 审查策略以发现偏见/错误。 ➢ @0xAutonome：保护代理通信；Mira 防止篡改。 Mira 并不追逐 AI 热潮：它正在构建每个 AI 系统最终需要的信任基础设施。