⭐️ @Mira_Network 正在解決 Web3 和 AI 所缺乏的問題：可靠的驗證層。 Mira 不是建立另一個 AI 模型，而是專注於一件事，確保 AI 輸出可以被證明、追蹤和信任。 以下是他們如何做到的，通過 10 個戰略整合： ➢ @gaib_ai：將 GPU 能力轉換為鏈上資產；Mira 驗證計算。 ➢ @lagrangedao：使用 zkML 來證明 AI 結果而不暴露原始數據。 ➢ @Gaianet_AI：去中心化的 AI 推理；Mira 插入以進行結果驗證。 ➢ @thinkagents：標準化代理框架；Mira 確保邏輯完整性。 ➢ @storachanetwork：在 Filecoin 上存儲經過驗證的 AI 輸出，防篡改。 ➢ @monad：高速度的 L1，Dapps 可以運行 AI 並內建信任檢查。 ➢ @kernel_dao：與 Mira 合作在 BNB 上運行經過驗證的 AI 計算。 ➢ @plumenetwork：專注於 RWA；Mira 增加基於 AI 的風險檢查和驗證。 ➢ @mantis：讓用戶建立交易機器人；Mira 審查策略以檢查偏見/錯誤。 ➢ @0xAutonome：保護代理通信；Mira 防止篡改。 Mira 不是在追逐 AI 熱潮：它正在建立每個 AI 系統最終都需要的信任基礎設施。