Mira Network Teknisk analys: Verifieringsmekanism, säkerhet och skalbarhet @Mira_Network är ett distribuerat AI-verifieringslager som antar en struktur där utdata från en artificiell intelligensmodell delas upp i verifierbara enheter, och olika oberoende noder utvärderar den och når konsensus. Denna process börjar vid nedbrytningsstadiet och det binära, vilket delar upp det resulterande resultatet i propositionella former av faktaenhet. Varje påstående förenklas till en mening eller fråga som tydligt kan avgöras om det är sant eller inte, och distribueras sedan till valideringsnoder i nätverket. Varje nod utvärderar självständigt förslaget med hjälp av en annan modellstruktur och datauppsättning, och om en viss procentandel eller mer av konsensus uppnås bekräftas det som "sant", och om inte, hålls det tillbaka eller avvisas. Alla resultat registreras i kedjan och kan granskas transparent, och de modeller som deltog i verifieringen och deras röstningsresultat lagras också. Dessa verifierade förslag sätts ihop igen och tillhandahålls som tillförlitliga utskrifter till användarna. Den här strukturen är särskilt stark i uppgifter som involverar komplexa logiska processer, till exempel resonemang i flera steg eller kodvalidering. Detta beror på att mångfalden och redundansen hos olika modeller kan kombineras för att kompensera för fördomar eller fel i enskilda modeller. Å andra sidan, inom områden där litterärt skapande eller subjektiv tolkning krävs, kan den binära utvecklingen av påståenden vara tvetydig och noggrannheten kan vara relativt låg. Den strukturella mångfalden i systemet kompenserar dock i viss mån för denna begränsning. När det gäller ekonomisk stabilitet och säkerhet har Mira Network flera skyddsåtgärder genom design. Validerare får prestationsbaserade belöningar om de överensstämmer med nätverkets konsensusresultat, och straff utdöms för att lämna in avsiktligt manipulerade bedömningar. Alla användare kan bara ha rätten att använda en enda nod genom KYC och videoverifiering, vilket minskar risken för en sybilattack, och verifieringsresultaten publiceras i kedjan, vilket gör det enkelt att spåra manipulationsförsök. Dessutom föreslås slumpmässig kontrollallokering, säkerställande av mångfald i modellstrukturer och nedskärning vid uppenbar samverkan som ytterligare bästa praxis som bör införas. När det gäller prestanda och skalbarhet samarbetar Mira med decentraliserade GPU-nätverk som Aethir och Exabits för att utöka datorresurserna globalt. Detta stöder verifieringsbearbetning i miljarder tokens per sekund, och det rapporteras ha mer än 5 miljoner unika användare och 500 000 dagliga aktiva användare. Verifieringsresultat registreras i kedjan för att säkerställa interoperabilitet över flera kedjor, och Verified Generate API och Verify API möjliggör integration över olika plattformar och blockkedjor. Samarbete med decentraliserade GPU-nätverk är en nyckelfaktor för att minska latensen och förbättra effektiviteten. Men det finns också vissa flaskhalsar i systemet. Om konsensus inte uppnås kan det uppstå förseningar i verifieringen och det finns en möjlighet till minskad genomströmning när delar av nätverket är offline. Typiska risker är förseningar i den initiala driften av nya noder, brist på beräkningsresurser under en plötslig ökning av efterfrågan eller minskad noggrannhet på grund av komplexiteten i förslagsutvecklingen. Nyckeltal att titta på under de kommande 6~12 månaderna inkluderar antalet valideringsförfrågningar i kedjan, genomsnittlig valideringslatens, noddeltagandefrekvens, valideringsnoggrannhet och invändningsfrekvens. I synnerhet rapporteras det att verifieringsnoggrannheten har förbättrats från 70 % till 96 % i kommersiella miljöer, vilket är en av Miras viktigaste prestationer. Mätvärden utanför kedjan inkluderar antalet unika användare, dagliga aktiva användare, tokengenomströmning och nod- och delegatortillväxthastigheter som nyckelkriterier för att utvärdera nätverkets skalbarhet och ekosystemhälsa. Mira Network står som en unik modell som kombinerar decentralisering, transparens och en ekonomiskt stimulerad struktur i AI-verifieringsprocessen. Det förbättrar den faktabaserade trovärdigheten genom konsensusmekanismer mellan olika AI-modeller och förbättrar granskningsbarheten och manipuleringssäkerheten genom register i kedjan. Begränsningarna med att föreslå kreativa resultat och förmågan att hantera extrema belastningssituationer är dock frågor som måste förbättras kontinuerligt. Nätverkets mognad och användningsgrad i framtiden kommer att bero på mätvärden som volym för valideringsbegäran, latens, engagemangsgrad och noggrannhet, och det kommer att bli intressant att se hur tillförlitligt Mira kan skalas som ett decentraliserat AI-förtroendelager.