Лао Ча сказав звіт про 🌟🌟🌟🌟🌟 дослідження !! Mira Network @Mira_Network: нова інфраструктура для перевірки контенту, ончейн-«шар правди», на який варто потрапити в засідку заздалегідь Web3 прийшов і донині, і більшість людей розуміють одне: Infra завжди буде королем. Не дивіться на те, що наратив змінюється щодня, що AI, RWA, DePIN, Restaking Зрештою, той, хто дійсно може надати базові можливості та побудувати стандарти на дні, може пройти цикл. І @Mira_Network – одна з «AI Infra», на яку я звертаю увагу останнім часом. 🚀 Основне позиціонування: Довірений протокол верифікації контенту зі штучним інтелектом, як «шар правди» в ланцюжку Ви думаєте, що штучний інтелект — це лише генерація зображень і написання статей? Тоді ви занадто дрібні. Справжнє вбивче застосування штучного інтелекту полягає в тому, щоб стати агентом, виконувати за нас завдання і навіть судити про те, чи все нам підходить. Проблема в тому, що сучасний ШІ часто «відкриває рот», говорячи то одне, то інше, а насправді він сповнений лазівок і навіть вигадування фактів – це так звана галюцинація ШІ. Так що ж робити? Як ви можете перевірити, чи є те, що говорить штучний інтелект, правдою чи брехнею? Саме тут на допомогу приходить Mira Network: Розбиття контенту штучного інтелекту на структуровані факти → перевірка → в децентралізованій мережі для створення надійних доказів після досягнення консенсусу. Замість того, щоб дозволити одній моделі сказати останнє слово, вона дозволяє кільком моделям «погодитися» та записати цей результат перевірки в ланцюжку, який можна повторно використовувати в різних програмах. Цей механізм є жорсткою потребою на рівні інфраструктури для майбутніх протоколів агентів. 🔧 Матриця продукту: API розробника, мережа валідаторів, система облікових даних claim Продукція Mira еволюціонувала від «прототипу» до «придатного для використання»: Mira Verify: тестова мережа тепер працює, перевіряючи автентичність тексту та виходів штучного інтелекту, підтримуючи завантаження контенту → його демонтаж → перевірку облікових даних → виводу; Багатомодельна мережа верифікації: багатомодельні вузли валідаторів голосують паралельно і не покладаються на одну велику модель або команду. Протокол тверджень: підтримує твердження про цитування, порівняння оригінального тексту, позначки часу тощо для побудови цитованого «ланцюжка доказів контенту штучного інтелекту»; API розробника: можна інтегрувати в будь-який сценарій програми, такий як бот Telegram, плагіни браузера, DApps тощо. Екосистема співпраці: вона завершила стикування з проєктами штучного інтелекту, такими як GaiaNet, Agent і KGEN. 📊 Основні дані Екологічна ситуація Середня кількість верифікованих токенів за день перевищила 3B+; Кількість користувачів перевищує 4 мільйони+, а сукупна кількість верифікацій у мережі перевищує 30 мільйонів+; Підтримка мультичейн розгортання (BSC, Base, Solana тощо) та мультимодельного доступу. Він став компонентом верифікації провідних проєктів AI Agent, таких як GaiaNet, Phala та Creato. і Це було підкреслено професійними установами, такими як Messari, CoinLaunch і ChainCatcher. 🎯 Прогноз токенів і потенційні можливості Хоча Mira Network ще не провела TGE, є ознаки того, що проект почав повноцінно просувати «механізм стимулювання»: 1. Є ексклюзивний вхід на доменне ім'я 2. Посадовець неодноразово зазначав, що «внесення даних та перевірка поведінки будуть заохочуватися»; Члени команди 3MiraLabs брали участь у створенні основних модулів, таких як EigenLayer, Cosmos і Lagarang. 4. Є розминки Retrodrop та node plan, а участь у KOL інтенсивна. Логічно, що Mira, як базова мережа валідації, може взяти на себе такі ролі для свого рідного токена: 1⃣стейкінг вузлів та заохочення; 2⃣Сплата плати за верифікацію; 3⃣Створюйте та використовуйте претензії в ланцюжку; 4⃣Стимули перевіряють учасників і ставлять моделі штучного інтелекту на стейкінг. Така подвійна структура з «використання – це стимул» + «перевірка – це видобуток» легко формує ранні дивіденди спільноти. 💡 Чому я вважаю, що це "потенційна 100-кратна інфраструктура" Реальні потреби: Ненадійний вихід штучного інтелекту став основною проблемою в галузі, і Міра була народжена, щоб вирішити цю проблему. Чітке позиціонування: зосередьтеся на «рівні верифікації в ланцюжку», а не на тому, щоб бути LLM і агентом. Доступність продукту, реальні дані: не проєкт PPT, дані в ланцюжку та використання почали зростати; Широка співпраця: увійшов у кілька екосистем штучного інтелекту (GaiaNet, Phala тощо); Потенціал токена: невипущений, чіткі стимули, висока грабельність у тестовій мережі, низька вартість участі. 🧠 Особиста пропозиція Лао Ча: Приєднуйтесь до тестової мережі ( Використовуйте більше, перевіряйте більше, висловлюйте більше думок і залишайте взаємодію в мережі заздалегідь. Слідкуйте за X (@Mira_Network) і заздалегідь підготуйтеся до знімків і заохочувальних подальших дій; Якщо ви працюєте над проєктом зі штучним інтелектом, рекомендується безпосередньо інтегрувати компонент верифікації Mira, оскільки довіра в ланцюжку набуватиме все більшого значення в майбутньому. Якщо ви інвестор, рекомендується бути включеним до початкового списку «Next AI Infra», щоб спостерігати за його структурою TGE та темпами випуску. Mira не створює контент зі штучним інтелектом, вона просто робить контент «правдоподібним». Web3 не бракує інструментів виведення, а механізму для оцінки автентичності виводу. З іншого боку, Міра, швидше за все, стане «Ланцюжком» у сфері перевірки контенту за допомогою штучного інтелекту. З точки зору Infra, це не хайп, а серйозний спосіб побудувати базові стандарти; З точки зору захоплення цінності, токени безпосередньо пов'язані з поведінкою та трафіком. З точки зору користувача, вона дійсно корисна, інтерактивна і має майбутнє.