今天给大家分析 @Mira_Network @MiraNetworkCN 如何解决AI幻觉的 $MIRA 这条内容可能会偏技术一点 我这样子写的理由是为了增加自己的知识储备，以更好的对项目综合判断 我也尽量用大家通俗易懂的语言去说明 欢迎大家一起交流 1、去中心化验证层的优势 这个去中心化验证的本质逻辑在于增加了多个验证主体 不再是一个AI去得出结论，而是多个AI交叉验证 类似这张图我觉得就很形象，每把钥匙可能都对 但是一起对了再得出结论才是准确率最高的时候 2、好处体现在哪里？ - 可以极大提高准确率和减少AI幻觉：从单模型的70%准确率提升至96%，同时AI幻觉问题降低90% 这个数据其实在很多场景中就可以落地使用了 希望可以进一步实现99.999999999999999%的准确率 这个就可以在医疗、对准确度需求高的领域应用了 - 偏见消除：多样化模型取消各自偏见，实现中性输出 这个大家自己去体验一把就能看出来，不同模型针对同一个问题，输出差异很大，这样子挺好的 - 可审计性：每个验证过程都有链上记录和密码学证明，也就是说如果有错误了，可以检查是谁犯错 3、混合共识创新机制带来的好处 直接上图好一些，方便大家直观看到 4、完整的生态闭环 开发者使用API → 支付MIRA费用 → 奖励验证节点 → 吸引更多节点 → 提升验证质量 → 吸引更多开发者 这种飞轮效应一旦启动，将形成强大的竞争壁垒，其他玩家再来竞争其实挺难的 目前450万用户和50万日活的规模已初步验证了这一模式的可行性 5、印度团队的可靠性 其实大家简单去币安上线项目看看，最近的印度项目上币安挺多的 我觉得大家可以放下偏见，拥抱未来就对了