Lao Cha sa forskningsrapporten 🌟🌟🌟🌟🌟 !! Mira Network @Mira_Network: En ny infrastruktur för innehållsverifiering, ett "sanningslager" i kedjan som är värt att lägga sig i bakhåll i förväg Web3 har kommit till denna dag, och de flesta förstår en sak: Infra kommer alltid att vara kung. Titta inte på berättelsen som förändras varje dag, vad AI, RWA, DePIN, Restaking I den slutliga analysen kan den som verkligen kan tillhandahålla grundläggande funktioner och bygga standarder i botten gå igenom cykeln. Och @Mira_Network är en av de "AI Infra" som jag har tittat på den senaste tiden. 🚀 Kärnpositionering: Betrott verifieringsprotokoll för AI-innehåll, som "sanningslagret" i kedjan Tror du att AI bara handlar om att generera bilder och skriva artiklar? Då är du för ytlig. Den verkliga mördande tillämpningen av AI är att bli en agent, utföra uppgifter åt oss och till och med bedöma om saker och ting är rätt för oss. Problemet är att dagens AI ofta "öppnar munnen" och säger det ena än det andra, men i själva verket är den full av kryphål och till och med fabricerade fakta - detta är den så kallade AI-hallucinationen. Så vad ska man göra? Hur kan du verifiera om det AI säger är sant eller falskt? Det är precis här Mira Network kommer in: Att bryta ner AI-innehåll till strukturerade fakta → att verifiera → i ett decentraliserat nätverk för att generera pålitliga bevis efter att konsensus har uppnåtts. I stället för att låta en modell ha sista ordet kan flera modeller "komma överens" och registrera detta verifieringsresultat i kedjan, som kan återanvändas i olika program. Den här mekanismen är ett strikt behov på infrastrukturnivå för framtida agentprotokoll. 🔧 Produktmatris: API för utvecklare, valideringsnätverk, system för autentiseringsuppgifter för anspråk Miras produkter har utvecklats från "prototyp" till "användbara": Mira Verify: Testnätet är nu live och verifierar äktheten hos text- och AI-utdata, stöder uppladdning av innehåll → demontering → verifiering av → utdatauppgifter; Nätverk för verifiering av flera modeller: Noder för validering av flera modeller röstar parallellt och förlitar sig inte på en enda stor modell eller ett enda stort team. Assertion Protocol: Stöder citatuttalanden, jämförelser av originaltext, tidsstämplar, etc., för att bygga en citerbar "beviskedja för AI-innehåll"; Utvecklar-API: Kan integreras i alla applikationsscenarier som Telegram-bot, plugin-program för webbläsare, DApps, etc. Samarbetsekosystem: Det har slutfört dockning med AI-infrastrukturprojekt som GaiaNet, Agent och KGEN. 📊 Data belyser den ekologiska situationen Det genomsnittliga antalet verifierade tokens per dag har överstigit 3B+; Antalet användare överstiger 4 miljoner+, och det kumulativa antalet verifieringar i kedjan överstiger 30 miljoner+; Stöd för distribution med flera kedjor (BSC, Base, Solana, etc.) och åtkomst till flera modeller. Det har blivit en verifieringskomponent i ledande AI Agent-projekt som GaiaNet, Phala och Creato. och Det har lyfts fram av professionella institutioner som Messari, CoinLaunch och ChainCatcher. 🎯 Tokenutsikter och potentiella möjligheter Även om Mira Network ännu inte har genomfört en TGE finns det tecken på att projektet har börjat främja "incitamentsmekanismen" fullt ut: 1. Det finns en exklusiv ingång till domännamnet 2. Tjänstemannen har upprepade gånger nämnt att "bidra med data och verifiera beteende kommer att uppmuntras"; 3MiraLabs teammedlemmar har deltagit i konstruktionen av kärnmoduler som EigenLayer, Cosmos och Lagarang. 4. Det finns uppvärmningar av Retrodrop och nodplan, och KOL-deltagandet är intensivt. Logiskt sett kan Mira, som det grundläggande valideringsnätverket, anta följande roller för sin ursprungliga token: 1⃣nodstaking och incitament; 2⃣Betalning av verifieringsavgifter; 3⃣Skapa och konsumera anspråk i kedjan; 4⃣Incitament validerar deltagare och sätter in AI-modeller. Denna typ av dubbel struktur med "användning är incitament" + "verifiering är gruvdrift" är lätt att bilda tidiga samhällsutdelningar. 💡 Varför jag tror att det är en "potentiell 100x Infra" Verkliga behov: Opålitliga AI-resultat har blivit ett kärnproblem i branschen, och Mira föddes för att lösa detta problem. Tydlig positionering: fokusera på "on-chain verification layer" snarare än att vara en LLM och en agent. Produkttillgänglighet, verkliga data: inte ett PPT-projekt, on-chain-data och användning har börjat öka; Omfattande samarbete: har gått in i flera AI-ekosystem (GaiaNet, Phala, etc.); Tokenpotential: outgiven, tydliga incitament, hög spelbarhet för testnätet, låg deltagarkostnad. 🧠 Lao Chas personliga förslag: Gå med i testnätet ( Använd mer, verifiera mer, ge fler åsikter och lämna interaktioner i kedjan i förväg. Följ X (@Mira_Network) och förbered dig för ögonblicksbilder och incitamentsuppföljningar i förväg; Om du arbetar med ett AI-projekt rekommenderas det att du direkt integrerar Miras verifieringskomponent, eftersom förtroende i kedjan kommer att bli allt viktigare i framtiden. Om du är en investerare rekommenderas det att du ingår i såddlistan "Next AI Infra" för att observera dess TGE-struktur och lanseringstakt. Mira producerar inte AI-innehåll, det gör bara innehållet "trovärdigt". Web3 saknar inte utdataverktyg, utan en mekanism för att bedöma äktheten av utdata. Mira, å andra sidan, kommer sannolikt att vara "Chainlink" inom området för verifiering av AI-innehåll. Ur ett Infra-perspektiv är det inte en hype utan ett seriöst sätt att bygga de grundläggande standarderna; Ur ett värdefångstperspektiv är tokens direkt bundna till beteende och trafik. Ur användarens synvinkel är det verkligen användbart, interaktivt och har en framtid.