أصدرت مساري تقرير بحث ميرا: يعالج 3 مليارات رمز يوميًا، وتحسنت نسبة الدقة إلى 96%

أصدرت شركة Messari تقريرًا بحثيًا حول البنية التحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي Mira، التي تعمل على تحسين موثوقية مخرجات الذكاء الاصطناعي من خلال آلية توافق نموذج موزعة. يمكن لطبقة التحقق الخاصة بها زيادة دقة حقائق الذكاء الاصطناعي في سيناريوهات مثل التمويل والتعليم من 70% إلى 96%. يقوم البروتوكول بتفكيك مخرجات الذكاء الاصطناعي إلى بيانات حقائق مستقلة، يتم التحقق منها عبر نماذج غير متجانسة مقدمة من مشغلي العقد مثل Io.Net وAethir، مما يتطلب توافقًا من أكثر من ثلثي العقد للمرور.

حاليًا، يعالج Mira أكثر من 3 مليارات رمز نصي يوميًا، ويغطي 4.5 مليون مستخدم على منصات مثل روبوتات الدردشة والمنصات التعليمية. يعتمد البروتوكول نموذج حوافز اقتصادية، حيث تتلقى عقد التحقق مكافآت بناءً على مساهماتها، ويتم معاقبة العقد غير الطبيعية. تشمل الشركاء موردي قوة الحوسبة GPU اللامركزية مثل Hyperbolic وExabits، مما يحقق توسعًا في قوة الحوسبة من خلال آلية تفويض العقد.

وفقًا لبيانات الفريق، يقلل البروتوكول من معدلات الهلوسة في الذكاء الاصطناعي بنسبة 90%، مع أن كل عملية تحقق تستغرق أقل من 30 ثانية. يمكن للمستخدمين تتبع عملية التحقق من خلال إثبات على السلسلة، حيث يرافق كل مخرج شهادة مشفرة تسجل تفاصيل تصويت النموذج. حاليًا، استخدمت التطبيقات المتكاملة مثل Klok هذه التقنية لتحسين توليد المحتوى التعليمي، مع خطط للتوسع في مجالات عالية المخاطر مثل التشخيص الطبي في المستقبل.