Analisis Teknis Jaringan Mira: Mekanisme Verifikasi, Keamanan, dan Skalabilitas @Mira_Network adalah lapisan verifikasi AI terdistribusi yang mengadopsi struktur di mana output model kecerdasan buatan dipecah menjadi unit yang dapat diverifikasi, dan berbagai node independen mengevaluasinya dan mencapai konsensus. Proses ini dimulai pada tahap dekomposisi dan biner, yang membagi hasil yang dihasilkan menjadi bentuk proposisi dari satuan fakta. Setiap proposisi disederhanakan menjadi kalimat atau pertanyaan yang dapat ditentukan dengan jelas apakah itu benar atau tidak, dan kemudian didistribusikan ke node validator di jaringan. Setiap simpul secara independen mengevaluasi proposisi menggunakan struktur model dan kumpulan data yang berbeda, dan jika persentase tertentu atau lebih dari konsensus tercapai, itu dikonfirmasi sebagai 'benar', dan jika tidak, itu ditahan atau ditolak. Semua hasil dicatat secara on-chain dan dapat diaudit secara transparan, dan model yang berpartisipasi dalam verifikasi dan hasil pemungutan suara mereka juga disimpan. Proposisi terverifikasi ini dirakit kembali dan disediakan sebagai cetakan yang andal kepada pengguna. Struktur ini sangat kuat dalam tugas-tugas yang melibatkan proses logis yang kompleks, seperti penalaran multi-langkah atau validasi kode. Ini karena keragaman dan redundansi model yang berbeda dapat digabungkan untuk mengimbangi bias atau kesalahan dalam model individu. Di sisi lain, di bidang di mana penciptaan sastra atau interpretasi subjektif diperlukan, evolusi biner proposisi bisa ambigu, dan akurasinya mungkin relatif rendah. Namun, keragaman struktural sistem mengkompensasi keterbatasan ini sampai batas tertentu. Dalam hal stabilitas ekonomi dan keamanan, Mira Network memiliki beberapa pengamanan yang dirancang. Validator menerima imbalan berbasis kinerja jika mereka selaras dengan hasil konsensus jaringan, dan penalti dikenakan untuk mengirimkan penilaian yang sengaja dimanipulasi. Semua pengguna hanya dapat memiliki hak untuk mengoperasikan satu node melalui KYC dan verifikasi video, mengurangi kemungkinan serangan sybil, dan hasil verifikasi dipublikasikan secara on-chain, sehingga mudah untuk melacak upaya manipulasi. Selain itu, alokasi verifikasi acak, memastikan keragaman dalam struktur model, dan pemotongan jika terjadi kolusi yang jelas disarankan sebagai praktik terbaik tambahan yang harus diperkenalkan. Dalam hal kinerja dan skalabilitas, Mira bekerja sama dengan jaringan GPU terdesentralisasi seperti Aethir dan Exabits untuk memperluas sumber daya komputasi secara global. Ini mendukung pemrosesan verifikasi dalam miliaran token per detik, dan dilaporkan memiliki lebih dari 5 juta pengguna unik dan 500.000 pengguna aktif harian. Hasil verifikasi direkam secara on-chain untuk memastikan interoperabilitas di beberapa rantai, dan Verified Generate API dan Verify API memungkinkan integrasi di berbagai platform dan blockchain. Kolaborasi dengan jaringan GPU terdesentralisasi merupakan faktor kunci dalam mengurangi latensi dan meningkatkan efisiensi. Namun, ada juga beberapa kemacetan dalam sistem. Jika konsensus tidak tercapai, mungkin ada penundaan dalam verifikasi, dan ada kemungkinan pengurangan throughput ketika bagian jaringan offline. Risiko umum termasuk penundaan dalam operasi awal node baru, kurangnya sumber daya komputasi selama peningkatan permintaan yang tiba-tiba, atau penurunan akurasi karena kompleksitas evolusi proposisi. Metrik utama yang harus diperhatikan dalam 6~12 bulan ke depan mencakup jumlah permintaan validasi on-chain, latensi validasi rata-rata, tingkat partisipasi simpul, akurasi validasi, dan tingkat keberatan. Secara khusus, dilaporkan bahwa akurasi verifikasi telah meningkat dari 70% menjadi 96% di lingkungan komersial, yang merupakan salah satu pencapaian utama Mira. Metrik off-chain mencakup jumlah pengguna unik, pengguna aktif harian, throughput token, dan tingkat pertumbuhan node dan delegator sebagai kriteria utama untuk mengevaluasi skalabilitas jaringan dan kesehatan ekosistem. Mira Network berdiri sebagai model unik yang menggabungkan desentralisasi, transparansi, dan struktur yang diberi insentif secara ekonomi dalam proses verifikasi AI. Ini meningkatkan kredibilitas berbasis fakta melalui mekanisme konsensus antara berbagai model AI, dan meningkatkan auditabilitas dan anti gangguan melalui catatan on-chain. Namun, keterbatasan proposisi output kreatif dan kemampuan untuk menangani situasi beban ekstrem adalah masalah yang perlu terus ditingkatkan. Kematangan dan tingkat adopsi jaringan di masa depan akan bergantung pada metrik seperti volume permintaan validasi, latensi, tingkat keterlibatan, dan akurasi, dan akan menarik untuk melihat seberapa andal Mira dapat menskalakan sebagai lapisan kepercayaan AI terdesentralisasi.