En 2026, la crise des hallucinations de l'IA n'est pas seulement ennuyeuse mais aussi dangereuse. Les modèles uniques continuent d'halluciner à des taux allant jusqu'à 30 % sur des requêtes complexes, et plus vous leur donnez de précision, plus vous introduisez de biais. C'est le problème fondamental de formation qui n'a pas été résolu par un laboratoire centralisé.
@Mira - Trust Layer of AI adopte une approche complètement différente : il décompose toute sortie d'IA—texte, code, analyse, même images—en centaines de déclarations factuelles atomiques plutôt que de s'appuyer sur un seul modèle. Après cela, chaque déclaration est divisée au hasard et envoyée à un essaim diversifié de vérificateurs LLM indépendants sur des nœuds décentralisés. $MIRA ne crée un certificat cryptographique inviolable sur la chaîne que lorsque le consensus majoritaire est atteint, ce qui est sécurisé en combinant la preuve de travail (tâches d'inférence IA) et la preuve de participation ($MIRA staking et slashing).
Les humains ne sont pas impliqués. Il n'y a pas de biais de conservateur central. Juste une vérité imposée cryptoeconomiquement. Sur les résultats vérifiés, les premiers résultats montrent déjà une augmentation de la précision de 70 % pour un seul modèle à plus de 95 %. Ce n'est pas un autre projet de hype d'IA. L'ensemble de l'économie des agents attendait cette couche d'infrastructure. Si vous construisez des agents qui déplacent de l'argent réel, donnent des conseils médicaux ou prennent des décisions juridiques, vous avez besoin d'une intelligence vérifiable — pas seulement d'une intelligence puissante.
L'application Klok et le livre blanc sont maintenant en ligne.