La plupart des projets d'IA essaient de rendre les modèles plus intelligents : plus de paramètres, plus de données, des calculs plus rapides. C'est une voie logique de développement. Mais cela ne résout pas un autre problème : comment comprendre si un résultat particulier est correct.

Mira aborde cela sous un autre angle. Dans @Mira - Trust Layer of AI , la réponse du modèle est considérée comme un ensemble d'affirmations qui peuvent être vérifiées. Ces affirmations passent par le Dynamic Validator Network, où des nœuds indépendants forment un consensus sur leur véracité.

Les validateurs mettent en jeu $MIRA , donc ils ne confirment que les résultats pour lesquels ils sont prêts à assumer une responsabilité économique.

Pour moi, la différence est simple : la plupart des projets d'IA travaillent pour que le modèle pense mieux. Mira travaille pour que ses conclusions puissent être vérifiées. #Mira