現在其實做 AI 驗證的項目不少的,但是都不全面,有的側重算力共享,有的盯著單模型校準,但實際用下來要麼門檻高,要麼覆蓋場景有限
最近梳理 Mira @miranetwork的進展的時候,發現它的差異化就體現出來了,主要的核心就是抓準了 “確定性”。
Mira 和其他項目不一樣,它不賣算力,也不依賴單一模型,而是做模型整合 —— 相當於把多個主流大模型湊到一起,用集體智慧解決可信度問題。
AI 輸出的每個結論,都会被拆解後讓這些模型交叉驗證,不是某一個模型說了算,得大家達成共識才算數
為了讓驗證靠譜,驗證節點得質押
$MIRA 才能參與,判斷準確能拿獎勵,作惡或出錯就會被罰沒代幣,這種機制把 “誠實驗證” 和利益綁在一起,真正實現了 AI 輸出的確定性,不是賭模型沒幻覺
團隊現在也在聚焦可信 AI 賽道,不發散敘事,除了已經有百萬用戶的 Klok,生態還在往供應鏈金融、房地產數據驗證這些現實場景拓展
之前說的 100 萬枚
$MIRA 獎勵池,按當前 0.15的價格,大概 15萬 U 的規模,能看出項目方對早期參與者的誠意了
在一堆卷模型參數、炒算力概念的項目裡,Mira 沉下心做模型整合和確定性驗證的路子,顯得就很真實
AI 行業越發展,對可信度的需求越迫切,這種差異化的底層布局,未來價值應該會越來越明顯,靜靜的跟下去就好了
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