Phân tích chi tiết
1. Mục đích và giá trị cốt lõi
Mira giải quyết vấn đề về độ tin cậy của AI – như hiện tượng “ảo giác” (hallucinations), thiên lệch và sự thiếu minh bạch trong quá trình ra quyết định – bằng cách biến các kết quả AI thành các tuyên bố được xác minh bằng mã hóa. Mạng lưới phi tập trung của Mira coi các mô hình AI như những người xác thực độc lập, tạo ra một chuỗi kiểm tra minh bạch cho các kết quả đầu ra. Điều này rất quan trọng đối với các ngành như y tế và tài chính, nơi độ chính xác là yếu tố không thể thỏa hiệp.
Ví dụ, các công cụ AI pháp lý xây dựng trên Mira giúp giảm rủi ro trích dẫn các trường hợp giả mạo (CryptoTimes), trong khi Learnrite tạo ra nội dung giáo dục cá nhân hóa với độ chính xác đã được xác nhận.
2. Công nghệ và kiến trúc
Mira sử dụng mô hình đồng thuận kết hợp:
- Proof-of-Work: Các trình xác thực (mô hình AI) xử lý các tuyên bố một cách độc lập.
- Proof-of-Stake: Các động lực kinh tế (đặt cược token MIRA) đảm bảo sự tham gia trung thực.
Các kết quả được chuyển đổi thành các tuyên bố chuẩn hóa, được xác minh bởi nhiều mô hình và ghi lại trên chuỗi khối. Quá trình này giúp giảm tỷ lệ lỗi lên đến 90% so với các hệ thống chỉ dùng một mô hình duy nhất (BTCC).
3. Các thành phần trong hệ sinh thái
Hệ sinh thái của Mira bao gồm:
- Klok: Ứng dụng chat AI đa mô hình chuyên về phân tích tài chính.
- Learnrite: Nội dung giáo dục tự động và đã được xác minh.
- Astro: AI được tùy chỉnh theo văn hóa dành cho lĩnh vực chiêm tinh tại Ấn Độ.
Các nhà phát triển có thể sử dụng bộ công cụ phát triển phần mềm (SDK) của Mira để xây dựng ứng dụng, được hỗ trợ bởi chương trình tài trợ trị giá 10 triệu đô la (Magnum Opus) dành cho các dự án AI (Mira Network).
Kết luận
Mira tái định nghĩa niềm tin vào AI bằng cách phi tập trung hóa quá trình xác minh – chuyển từ việc tin tưởng mù quáng sang dựa trên bằng chứng mã hóa. Khi các ngành công nghiệp ngày càng yêu cầu AI có trách nhiệm và minh bạch, liệu khung làm việc của Mira có thể trở thành tiêu chuẩn cho các lĩnh vực được quản lý chặt chẽ?