Analiza technologii sieci Mira: mechanizmy weryfikacji, bezpieczeństwo, skalowalność @Mira_Network jest zdecentralizowaną warstwą weryfikacji AI, która dzieli wyniki modeli sztucznej inteligencji na weryfikowalne jednostki, a następnie różne niezależne węzły oceniają te jednostki i osiągają konsensus. Proces ten rozpoczyna się na etapie dekompozycji i binarizacji, gdzie generowane wyniki są dzielone na jednostki faktów w formie propozycji. Każda propozycja jest upraszczana do formy zdania lub pytania, w której można jednoznacznie ocenić prawdziwość, a następnie jest rozdzielana do węzłów weryfikacyjnych w sieci. Każdy węzeł ocenia daną propozycję niezależnie, używając różnych struktur modeli i zbiorów danych, a jeśli osiągnięty zostanie konsensus na poziomie ponad określonego procentu, uznaje ją za 'prawdziwą', w przeciwnym razie pozostawia w zawieszeniu lub odrzuca. Wszystkie wyniki są rejestrowane na łańcuchu, co zapewnia przejrzystość audytu, a modele uczestniczące w weryfikacji oraz ich wyniki głosowania są również przechowywane. W ten sposób zweryfikowane propozycje są ponownie łączone i dostarczane użytkownikom jako wiarygodne wyniki. Taka struktura wykazuje szczególną siłę w zadaniach wymagających wieloetapowego wnioskowania lub weryfikacji kodu, które obejmują złożone procesy logiczne. Różnorodność i redundancja różnych modeli mogą zrównoważyć stronniczość lub błędy poszczególnych modeli. Z drugiej strony, w obszarach wymagających twórczego pisania lub subiektywnej interpretacji, binarizacja propozycji może stać się niejasna, co może prowadzić do względnie niższej dokładności. Niemniej jednak strukturalna różnorodność systemu częściowo kompensuje te ograniczenia. Pod względem stabilności ekonomicznej i bezpieczeństwa, Mira Network ma wbudowane różne mechanizmy ochronne. Weryfikatorzy otrzymują nagrody oparte na wynikach, jeśli ich oceny są zgodne z wynikami konsensusu sieci, a w przypadku celowego manipulowania ocenami ponoszą kary. Wszyscy użytkownicy mogą posiadać tylko jedną jednostkę operacyjną węzła dzięki KYC i weryfikacji wideo, co zmniejsza ryzyko ataków sybil, a wyniki weryfikacji są publicznie dostępne na łańcuchu, co ułatwia śledzenie prób manipulacji. Dodatkowo, losowe przydzielanie weryfikacji, zapewnienie różnorodności struktur modeli oraz wprowadzenie najlepszych praktyk, takich jak slashing w przypadku wykrycia oczywistego zmowy, są również zalecane. Pod względem wydajności i skalowalności, Mira współpracuje z zdecentralizowanymi sieciami GPU, takimi jak Aethir i Exabits, aby zwiększyć zasoby obliczeniowe na całym świecie. Dzięki temu wspiera przetwarzanie weryfikacji na poziomie miliardów tokenów na sekundę i zgłasza posiadanie ponad 5 milionów unikalnych użytkowników oraz 500 tysięcy aktywnych użytkowników dziennie. Wyniki weryfikacji są rejestrowane na łańcuchu, co zapewnia interoperacyjność między różnymi łańcuchami, a Verified Generate API oraz Verify API umożliwiają integrację z różnymi platformami i blockchainami. Współpraca z zdecentralizowaną siecią GPU jest kluczowym czynnikiem w redukcji opóźnień i zwiększaniu efektywności. Jednak system ma również kilka wąskich gardeł. W przypadku braku konsensusu mogą wystąpić opóźnienia w weryfikacji, a gdy część sieci jest offline, może nastąpić spadek wydajności. Wśród typowych ryzyk wymienia się opóźnienia w uruchamianiu nowych węzłów, niedobór zasobów obliczeniowych w przypadku nagłego wzrostu popytu lub spadek dokładności spowodowany złożonością binarizacji propozycji. Kluczowe wskaźniki, na które należy zwrócić uwagę w ciągu najbliższych 6-12 miesięcy, to liczba wniosków o weryfikację na łańcuchu, średni czas opóźnienia w weryfikacji, wskaźnik uczestnictwa w węzłach, dokładność weryfikacji oraz wskaźnik odwołań. Szczególnie dokładność weryfikacji zgłaszana jest jako poprawiona z 70% do 96% w środowisku komercyjnym, co stanowi jeden z kluczowych osiągnięć Mira. Wśród wskaźników off-chain kluczowymi kryteriami oceny skalowalności sieci i zdrowia ekosystemu są liczba unikalnych użytkowników, liczba aktywnych użytkowników dziennie, przepustowość tokenów oraz wskaźnik wzrostu węzłów i delegatów. Mira Network staje się unikalnym modelem łączącym decentralizację procesu weryfikacji AI, przejrzystość i strukturę zachęt ekonomicznych. Poprzez mechanizm konsensusu między różnymi modelami AI zwiększa wiarygodność opartą na faktach, a dzięki rejestracji na łańcuchu wzmacnia możliwość audytu i zapobiega manipulacjom. Niemniej jednak ograniczenia w propozycjonowaniu twórczych wyników oraz zdolność do radzenia sobie w ekstremalnych sytuacjach obciążeniowych pozostają wyzwaniami, które należy nieustannie poprawiać. W przyszłości dojrzałość i wskaźnik adopcji sieci będą zależały od takich wskaźników jak liczba wniosków o weryfikację, czas opóźnienia, wskaźnik uczestnictwa i dokładność, a to, jak stabilnie Mira będzie mogła się rozwijać jako zdecentralizowana warstwa zaufania AI, będzie przedmiotem uwagi.