Większość ludzi słyszy "Proof-of-Work" i wyobraża sobie górników spalających energię elektryczną na zagadkach hash. Mira robi coś innego. W swoim hybrydowym konsensusie, "praca" to rzeczywiste wnioskowanie AI. A to zmienia sposób, w jaki powinieneś oceniać $MIRA.
Oto rzeczywisty przebieg. Wyjście AI zostaje podzielone na pojedyncze twierdzenia faktograficzne (B i n a r i z a c j a). Te twierdzenia są dzielone pomiędzy niezależne węzły uruchamiające różne modele AI, więc żaden pojedynczy weryfikator nie widzi pełnego obrazu. Następnie węzły muszą udowodnić, że przeprowadziły rzeczywiste wnioskowanie na każdym twierdzeniu (strona PoW), podczas gdy stawki $MIRA są ucinane za nieuczciwe zachowanie (strona PoS).
Jak dotąd wyniki są trudne do zignorowania. Ponad 110 modeli w sieci. 3 miliardy tokenów weryfikowanych codziennie. Dokładność wzrosła z około 70% do 96% w produkcji.
Ale oto moje szczere pytanie. Każda weryfikacja wymaga wielu modeli, aby faktycznie rozważyć twierdzenia. To jest kosztowne obliczeniowo. Przy 19 milionach zapytań tygodniowo, to działa. Przy 190 milionach? Koszt i opóźnienia związane z weryfikacją stają się prawdziwymi niewiadomymi. Operatorzy węzłów są również nadal na liście białej, nie są jeszcze całkowicie bezzezwoleni.
@Mira - Trust Layer of AI architektura ma prawdziwą substancję. Ale ekonomika weryfikacji na dużą skalę i pełna decentralizacja to rozdziały, które wciąż są pisane.