Phân tích công nghệ mạng Mira: Cơ chế xác thực, bảo mật, khả năng mở rộng @Mira_Network là một lớp xác thực AI phân tán, phân tách đầu ra của mô hình trí tuệ nhân tạo thành các đơn vị có thể xác thực và áp dụng cấu trúc mà trong đó nhiều nút độc lập đánh giá và đạt được sự đồng thuận. Quá trình này bắt đầu từ giai đoạn phân tách và nhị phân hóa, trong đó sản phẩm được tạo ra được chia thành các mệnh đề dạng sự thật. Mỗi mệnh đề được đơn giản hóa thành câu hoặc câu hỏi mà có thể xác định rõ ràng tính đúng sai, và sau đó được phân phối đến các nút xác thực trên mạng. Mỗi nút đánh giá mệnh đề đó một cách độc lập bằng cách sử dụng cấu trúc mô hình và tập dữ liệu khác nhau, và nếu đạt được sự đồng thuận vượt quá một tỷ lệ nhất định, nó sẽ được xác nhận là 'đúng', nếu không sẽ bị giữ lại hoặc từ chối. Tất cả các kết quả được ghi lại trên chuỗi và có thể được kiểm toán một cách minh bạch, và các mô hình tham gia xác thực cùng với kết quả bỏ phiếu của chúng cũng được lưu trữ. Những mệnh đề đã được xác thực này sau đó được kết hợp lại để cung cấp cho người dùng các sản phẩm đầu ra đáng tin cậy. Cấu trúc này đặc biệt mạnh mẽ trong các tác vụ bao gồm suy luận đa bước hoặc xác thực mã, vì sự đa dạng và tính trùng lặp của các mô hình khác nhau có thể bù đắp cho sự thiên lệch hoặc lỗi của từng mô hình. Ngược lại, trong các lĩnh vực cần sáng tạo văn học hoặc diễn giải chủ quan, việc nhị phân hóa mệnh đề có thể trở nên mơ hồ và do đó độ chính xác có thể tương đối thấp. Tuy nhiên, sự đa dạng cấu trúc của hệ thống phần nào bù đắp cho những hạn chế này. Về mặt ổn định kinh tế và bảo mật, Mira Network có nhiều biện pháp bảo vệ được thiết kế. Nếu người xác thực đồng ý với kết quả đồng thuận của mạng, họ sẽ nhận được phần thưởng dựa trên hiệu suất, và nếu họ cố tình gửi phán quyết bị thao túng, họ sẽ bị phạt. Tất cả người dùng chỉ có thể sở hữu quyền điều hành một nút thông qua KYC và xác thực video, do đó khả năng tấn công Sybil là thấp, và kết quả xác thực được công khai trên chuỗi, giúp dễ dàng theo dõi các nỗ lực thao túng. Ngoài ra, việc phân bổ xác thực ngẫu nhiên, đảm bảo sự đa dạng của cấu trúc mô hình, và việc cắt giảm khi phát hiện sự thông đồng rõ ràng được đề xuất như là các thực tiễn tốt nhất cần được áp dụng thêm. Về hiệu suất và khả năng mở rộng, Mira đang hợp tác với các mạng GPU phi tập trung như Aethir, Exabits để mở rộng tài nguyên tính toán trên toàn cầu. Điều này cho phép hỗ trợ xử lý xác thực hàng tỷ token mỗi giây, và được báo cáo có hơn 5 triệu người dùng độc nhất và 500.000 người dùng hoạt động hàng ngày. Kết quả xác thực được ghi lại trên chuỗi để đảm bảo khả năng tương tác giữa các chuỗi, và có thể được sử dụng tích hợp trên nhiều nền tảng và blockchain thông qua Verified Generate API và Verify API. Sự hợp tác với mạng GPU phi tập trung là yếu tố chính giúp giảm độ trễ và nâng cao hiệu quả. Tuy nhiên, hệ thống cũng có một số yếu tố tắc nghẽn. Nếu không đạt được sự đồng thuận, có thể xảy ra sự chậm trễ trong xác thực, và có khả năng giảm thông lượng khi một phần của mạng ở trạng thái ngoại tuyến. Các rủi ro điển hình bao gồm sự chậm trễ khởi động ban đầu của các nút mới, thiếu tài nguyên tính toán khi nhu cầu tăng đột biến, hoặc giảm độ chính xác do độ phức tạp của việc nhị phân hóa mệnh đề. Các chỉ số chính cần chú ý trong 6-12 tháng tới bao gồm số lượng yêu cầu xác thực trên chuỗi, thời gian chậm trễ xác thực trung bình, tỷ lệ tham gia của các nút, độ chính xác xác thực, và tỷ lệ khiếu nại. Đặc biệt, độ chính xác xác thực đã được báo cáo tăng từ 70% lên 96% trong môi trường thương mại, đây là một trong những thành tựu chính của Mira. Các chỉ số ngoài chuỗi như số lượng người dùng độc nhất, số lượng người dùng hoạt động hàng ngày, thông lượng token, và tỷ lệ tăng trưởng của các nút và người ủy quyền sẽ trở thành các tiêu chí chính để đánh giá khả năng mở rộng và sức khỏe của hệ sinh thái mạng. Mira Network đang định hình thành một mô hình độc đáo kết hợp giữa sự phân tán, tính minh bạch và cấu trúc động lực kinh tế trong quy trình xác thực AI. Thông qua cơ chế đồng thuận giữa các mô hình AI khác nhau, nó nâng cao độ tin cậy dựa trên sự thật, và củng cố khả năng kiểm toán và ngăn chặn thao túng thông qua ghi chép trên chuỗi. Tuy nhiên, giới hạn trong việc mệnh đề hóa các sản phẩm sáng tạo và khả năng xử lý trong các tình huống tải cực đoan vẫn là những thách thức cần cải thiện liên tục. Tương lai của độ trưởng thành và tỷ lệ áp dụng của mạng sẽ bị ảnh hưởng bởi các chỉ số như số lượng yêu cầu xác thực, thời gian chậm trễ, tỷ lệ tham gia, và độ chính xác, và việc Mira có thể mở rộng một cách ổn định như một lớp tin cậy AI phi tập trung sẽ là điều đáng chú ý.