哇，原来用 Mira的项目比我想的多太多了。 深入看下来，不少应用已经把它当底层在跑，甚至有些完全没贴加密标签的产品也在用。 而且其中不乏牛逼的项目啊，Mira 的 API 已经嵌入了像 Gigabrain、SendAI、AICraft 这样的实际产品，这些应用的用户量和数据密度都不算低。 像Zerepy、Arc、AICraft 这些都是 agent infra 项目，都选择集成 Mira，说明它能很好的能帮助ai agent做判断验证。 而Wikisentry、Veraquiz 这类项目，其实最怕的就是内容质量无法保证，被攻击污染。Mira 的共识机制确实在这里有很大的应用场景。 图谱最下面是 Mira 自己的信任层架构。模型合作这边支持多厂商的 LLM，就好比说你可以组合 OpenAI + Anthropic + DeepSeek，让它们对一段输出各自表态，然后对比投票。数据合作可以看到Mira可以从Delphi、Reddit、Exa 等真实数据源用于对 AI 输出做交叉。算力这边跟 Aethir、Hyperbolic、IONet、Exabits 合作，可以确保Mira的验证工作不会被算力卡死，也避免了中心化云的单点风险。 已经在推上跟大家聊了很多次Mira了，Mira 的路线确实不像很多项目那样靠炒 narrative，但反倒是把最无聊但最难啃的那一块的底层技术支持给做出来了，为 AI 的广泛应用提供了坚实的基础。 @MiraNetworkCN @Mira_Network