التحليل الفني لشبكة Mira: آلية التحقق والأمان وقابلية التوسع @Mira_Network عبارة عن طبقة تحقق الذكاء الاصطناعي موزعة تتبنى هيكلا يتم فيه تقسيم ناتج نموذج الذكاء الاصطناعي إلى وحدات يمكن التحقق منها ، وتقوم العديد من العقد المستقلة بتقييمه والتوصل إلى توافق في الآراء. تبدأ هذه العملية في مرحلة التحلل والثنائي ، مما يقسم النتيجة الناتجة إلى أشكال اقتراحية لوحدة الحقائق. يتم تبسيط كل اقتراح في جملة أو سؤال يمكن تحديده بوضوح ما إذا كان صحيحا أم لا ، ثم توزيعه على عقد المدقق على الشبكة. تقوم كل عقدة بتقييم الاقتراح بشكل مستقل باستخدام بنية نموذج ومجموعة بيانات مختلفة ، وإذا تم التوصل إلى نسبة معينة أو أكثر من الإجماع ، تأكيده على أنه "صحيح" ، وإذا لم يكن الأمر كذلك ، حجبه أو رفضه. يتم تسجيل جميع النتائج على السلسلة ويمكن تدقيقها بشفافية ، كما يتم تخزين النماذج التي شاركت في التحقق ونتائج التصويت الخاصة بها. يتم إعادة تجميع هذه المقترحات التي تم التحقق منها وتقديمها كمطبوعات موثوقة للمستخدمين. هذا الهيكل قوي بشكل خاص في المهام التي تنطوي على عمليات منطقية معقدة ، مثل التفكير متعدد الخطوات أو التحقق من صحة الكود. وذلك لأنه يمكن الجمع بين تنوع النماذج المختلفة وتكرارها لتعويض التحيزات أو الأخطاء في النماذج الفردية. من ناحية أخرى ، في المجالات التي يتطلب فيها الإبداع الأدبي أو التفسير الذاتي ، يمكن أن يكون التطور الثنائي للافتراضات غامضا ، وقد تكون الدقة منخفضة نسبيا. ومع ذلك ، فإن التنوع الهيكلي للنظام يعوض عن هذا القيد إلى حد ما. فيما يتعلق بالاستقرار الاقتصادي والأمن ، تمتلك شبكة ميرا العديد من الضمانات حسب التصميم. يتلقى المدققون مكافآت قائمة على الأداء إذا كانت تتوافق مع نتائج إجماع الشبكة ، ويتم فرض عقوبات على تقديم أحكام تم التلاعب بها عمدا. يمكن لجميع المستخدمين فقط الاحتفاظ بالحق في تشغيل عقدة واحدة من خلال KYC والتحقق من الفيديو ، مما يقلل من احتمالية حدوث هجوم sybil ، ويتم نشر نتائج التحقق على السلسلة ، مما يجعل من السهل تتبع محاولات التلاعب. وبالإضافة إلى ذلك، يقترح التوزيع العشوائي للتحقق، وضمان التنوع في هياكل النماذج، والخفض في حالة التواطؤ الواضح بوصفها أفضل الممارسات الإضافية التي ينبغي الأخذ بها. من حيث الأداء وقابلية التوسع ، تتعاون Mira مع شبكات GPU اللامركزية مثل Aethir و Exabits لتوسيع موارد الحوسبة على مستوى العالم. يدعم هذا معالجة التحقق بمليارات الرموز المميزة في الثانية ، ويقال إن لديها أكثر من 5 ملايين مستخدم فريد و 500,000 مستخدم نشط يوميا. يتم تسجيل نتائج التحقق على السلسلة لضمان قابلية التشغيل البيني عبر سلاسل متعددة ، وتتيح واجهة برمجة تطبيقات الإنشاء التي تم التحقق منها وواجهة برمجة تطبيقات التحقق من التكامل عبر مختلف الأنظمة الأساسية وسلاسل الكتل. يعد التعاون مع شبكات GPU اللامركزية عاملا رئيسيا في تقليل زمن الوصول وتحسين الكفاءة. ومع ذلك ، هناك أيضا بعض الاختناقات في النظام. إذا لم يتم التوصل إلى توافق في الآراء ، فقد يكون هناك تأخير في التحقق ، وهناك احتمال لانخفاض الإنتاجية عندما تكون أجزاء من الشبكة غير متصلة بالإنترنت. تشمل المخاطر النموذجية التأخير في التشغيل الأولي للعقد الجديدة ، أو نقص موارد الحوسبة أثناء الزيادة المفاجئة في الطلب ، أو انخفاض الدقة بسبب تعقيد تطور الاقتراح. تتضمن المقاييس الرئيسية التي يجب مراقبتها في الأشهر ال 6 ~ 12 القادمة عدد طلبات التحقق من الصحة على السلسلة ، ومتوسط زمن انتقال التحقق ، ومعدل مشاركة العقدة ، ودقة التحقق ، ومعدل الاعتراض. على وجه الخصوص ، يذكر أن دقة التحقق قد تحسنت من 70٪ إلى 96٪ في البيئات التجارية ، وهو أحد الإنجازات الرئيسية لشركة Mira. تتضمن المقاييس خارج السلسلة عدد المستخدمين الفريدين والمستخدمين النشطين يوميا وإنتاجية الرمز المميز ومعدلات نمو العقدة والمفوضين كمعايير رئيسية لتقييم قابلية توسع الشبكة وصحة النظام البيئي. تقف شبكة Mira كنموذج فريد يجمع بين اللامركزية والشفافية والهيكل المحفز اقتصاديا في عملية التحقق من الذكاء الاصطناعي. إنه يعزز المصداقية القائمة على الحقائق من خلال آليات الإجماع بين نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة ، ويعزز قابلية التدقيق ومقاومة العبث من خلال السجلات على السلسلة. ومع ذلك ، فإن قيود اقتراح المخرجات الإبداعية والقدرة على التعامل مع حالات الحمل الشديد هي مشكلات تحتاج إلى تحسين مستمر. سيعتمد نضج الشبكة ومعدل اعتمادها في المستقبل على مقاييس مثل حجم طلب التحقق من الصحة وزمن الوصول ومعدل المشاركة والدقة ، وسيكون من المثير للاهتمام أن نرى كيف يمكن ل Mira التوسع بشكل موثوق كطبقة ثقة لامركزية للذكاء الذكاء الاصطناعي.