BlockchainGUY

Bienvenido a la era de los agentes de IA, donde las personas están automatizando cada vez más tareas y decisiones cotidianas. Estamos entrando en una fase donde los agentes de IA ya no están limitados a enviar mensajes, ayudar con la escritura o simplificar flujos de trabajo diarios. En cambio, están evolucionando hacia sistemas inteligentes capaces de analizar información compleja y ayudar a los usuarios a tomar decisiones más inteligentes.
En los mercados financieros, este cambio es especialmente poderoso. Los agentes de IA pueden agregar datos de mercado en tiempo real, analizar el sentimiento, monitorear la liquidez, rastrear la actividad de las ballenas e interpretar noticias de múltiples fuentes, todo en cuestión de segundos. Lo que antes requería horas de investigación en múltiples plataformas ahora se puede entender a través de solo unos pocos simples indicios.

Nunca ha existido una receta secreta para extraer solo ganancias del mercado. Si acaso, perder tu capital por completo es mucho más probable que volverse rentable, especialmente en el mundo de las criptomonedas y los activos digitales. Los datos del mercado muestran consistentemente que 7 de cada 10 traders pierden.

Por lo tanto, la rentabilidad no se trata de dinero. Se trata de comportamiento.
Cuanto más caótica sea la mente, mayor será la probabilidad de tomar malas decisiones, y en el trading, las malas decisiones se acumulan rápidamente.
Una operación perdedora a menudo desencadena una secuencia de pérdidas adicionales. El ego se involucra. La dopamina toma el control. El enfoque cambia de la ejecución a la recuperación.

Cada nueva idea de infraestructura enfrenta la misma pregunta.
¿Está el mercado listo para esto?
La validación descentralizada de IA aborda un problema real. La fiabilidad de las salidas de IA. Sin embargo, solo porque un problema sea real no significa que sea el momento adecuado para resolverlo.
Hoy en día, la mayoría de la adopción de IA está impulsada por la necesidad de velocidad y conveniencia. Los desarrolladores quieren APIs rápidas. Las empresas quieren eficiencia de costos. Los usuarios quieren resultados instantáneos. En muchos casos, la IA se utiliza para asistencia, redacción o análisis, donde pequeñas inexactitudes son manejables.

En los primeros días de DeFi, los contratos inteligentes tenían una limitación importante. No podían acceder a datos del mundo real de forma independiente. Un protocolo de préstamos no podía conocer el precio del ETH. Una plataforma de derivados no podía liquidar los contratos sin insumos externos. 
Este desafío condujo a la creación de oráculos de blockchain. En lugar de depender de una sola fuente de datos, las redes de oráculos recopilan información de varios proveedores y acuerdan el resultado antes de enviarlo a la cadena. Con el tiempo, los oráculos se convirtieron en una parte clave de Web3. 

La inteligencia artificial ahora es parte de muchas herramientas que usamos a diario, como asistentes de chat, ayudantes de investigación, resúmenes de búsqueda e incluso asesoramiento legal o de salud. Estos sistemas pueden dar respuestas rápidas y convincentes, pero a veces cometen errores claros.
En el mundo tecnológico, este problema se llama alucinaciones de IA. Esto sucede cuando una IA proporciona información con confianza que suena correcta pero es falsa o engañosa. Estos errores no son fallos aleatorios. Ocurren porque los modelos de IA crean texto basado en patrones, no en hechos comprobados.

@Mira - Trust Layer of AI 's objetivo principal es verificar las salidas de la IA. La verdadera pregunta es cómo funciona esta verificación en la práctica.
Para entender esto, ayuda descomponer el proceso en pasos simples.
La mayoría de los sistemas de IA hoy en día funcionan de forma aislada. Haces una pregunta. Un modelo genera una respuesta y esa respuesta se entrega directamente a ti. No hay un paso de revisión independiente incorporado en el proceso.
Mira introduce una segunda capa, una capa de verificación que se sitúa entre la generación de IA y la aceptación final.
Cuando una IA produce una respuesta, Mira Network no simplemente aprueba o rechaza la respuesta completa como un bloque. En su lugar, separa la salida en afirmaciones más pequeñas y estructuradas. Estas afirmaciones pueden incluir declaraciones fácticas, pasos lógicos o afirmaciones específicas realizadas dentro de la respuesta.

Comencé un desafío para averiguar si vale la pena crear contenido de calidad en Binance Square, y resultó ser una broma.
Así que, hoy, salió el Ranking Global para MIRA, y me quedé sorprendido al verme clasificado en el puesto 1318.
Sin odio hacia los creadores compañeros, pero ¿soy el único que ve a estos creadores principales clasificados en cada ranking global?
¿Eso también con pura basura de IA en Square? Esto es ridículo, y duele más ver que tus esfuerzos se desperdician cuando lees sus publicaciones y te das cuenta de que tu contenido es mucho mejor y original que eso.

Web3 comenzó con una idea simple. Eliminar la necesidad de confiar en una autoridad central.
Bitcoin demostró que el dinero puede ser transferido sin la necesidad de bancos. Ethereum mostró que los acuerdos pueden funcionar sin intermediarios. Con el tiempo, la idea principal se volvió clara: los sistemas deben operar bajo reglas e incentivos, no solo confianza en una empresa.

Las personas a menudo llaman a esta idea “sin confianza.” No significa que no haya confianza en absoluto. En cambio, la confianza se desplaza hacia sistemas abiertos en lugar de grandes instituciones.

Ahora está surgiendo una nueva pregunta.

Los sistemas de IA son impresionantes. Pueden escribir artículos, explicar temas complejos, generar código y resumir documentos grandes en segundos. Pero hay un problema que la mayoría de las personas no comprenden completamente.
La IA puede inventar cosas.
Este problema se llama comúnmente “alucinación.” Ocurre cuando una IA genera información que suena correcta pero es en realidad incorrecta, engañosa o no respaldada por hechos. El sistema no sabe que está equivocado. Simplemente predice la secuencia de palabras más probable basada en patrones que ha aprendido.

La idea principal detrás de @Fabric Foundation es sencilla. Para que las máquinas funcionen en el mundo real, necesitan infraestructura al igual que las personas.
Los robots ya están trabajando en almacenes, fábricas y laboratorios de investigación. Los agentes de IA están escribiendo código, analizando datos y tomando decisiones. Aún así, la mayoría de estos sistemas funcionan de manera aislada. No tienen una base económica compartida ni una forma integrada de transaccionar, coordinar o verificar el trabajo a través de redes abiertas.

Fabric está enfocado en construir esa capa que falta.
El Problema:

La inteligencia artificial es ahora parte de la vida cotidiana. Ayuda a escribir correos electrónicos, responder preguntas, resumir investigaciones e incluso guiar decisiones financieras. Pero hay un gran problema.
La IA puede cometer errores, y a menudo suena muy segura de sí misma incluso cuando está equivocada.
A veces, una IA proporciona una respuesta que parece precisa pero no es del todo correcta. De hecho, los estudios han demostrado que los modelos de lenguaje grandes pueden generar información incorrecta o engañosa en hasta el 15% de los casos, dependiendo de la complejidad de la tarea.