从 @Mira_Network 的工作机制拆解如何辨别AI说的是真话！ 现在的大多数用LLM模型的AI，经常一本正经的胡说八道，其实都没法做到可信。不是技术不行，是原理上就存在限制，无法同时要它准确又中立。 你训练的数据越多，越能减少偏见，但容易开始编故事。数据清洗得越干净，可能就更偏向某种立场。 Mira 的核心机制是共识验证。其实就是不再依赖一个模型的回答，通过多个模型一起参与判断。只有当大家都说是，这条回答才算通过验证。 整个流程分为以下三步！ 1⃣Binarization AI 的回答不是一整段拿去判断，而是拆分成一句一句的小判断。 比如：地球绕着太阳转，月亮绕着地球转。 Mira 会把这句话拆成： 地球绕着太阳转 月亮绕着地球转 每一句话都会被独立验证。它避免了整体听起来好像对，其实细节全错的问题。 2⃣分布式验证 这些拆出来的语句会被送到 Mira 网络中的不同验证节点，每个节点都是一个模型或一组模型，它们不会看到完整的上下文，只负责判断自己那一条真假，保证验证更中立。 3⃣验证共识机制 Mira 的“工作量证明”是真实的 AI 推理。 每个验证模型都要 stake（质押）代币，验证完回答要给出结果。 如果表现不好会被“slash”，扣掉质押的代币。 模型的“共识计算”必须几乎所有模型都同意一条判断才算通过。这种机制，就是在用模型间的“多元共识”来逼近事实本身。 说到底， @Mira_Network 就是给AI 的输出加了一层可信度证明，这一层是通过共识达成的，而不是凭单个模型进行验证。