Technická analýza Mira Network: Ověřovací mechanismus, zabezpečení a škálovatelnost @Mira_Network je distribuovaná ověřovací vrstva AI, která přijímá strukturu, ve které je výstup modelu umělé inteligence rozdělen na ověřitelné jednotky a různé nezávislé uzly jej vyhodnocují a dosahují konsensu. Tento proces začíná ve fázi rozkladu a binárnosti, která rozděluje výsledný výsledek na výrokové formy jednotky faktů. Každý návrh je zjednodušen do věty nebo otázky, u které lze jasně určit, zda je pravdivá nebo ne, a poté distribuován do validačních uzlů v síti. Každý uzel nezávisle vyhodnocuje návrh pomocí jiné struktury modelu a souboru dat, a pokud je dosaženo určitého procenta nebo více konsensu, je potvrzen jako "pravdivý", a pokud ne, je zamítnut nebo zamítnut. Všechny výsledky jsou zaznamenávány v řetězci a lze je transparentně auditovat a ukládají se také modely, které se zúčastnily ověření, a výsledky jejich hlasování. Tyto ověřené návrhy jsou znovu sestaveny a poskytnuty uživatelům jako spolehlivé výtisky. Tato struktura je zvláště silná v úlohách zahrnujících složité logické procesy, jako je vícestupňové uvažování nebo validace kódu. Je to proto, že rozmanitost a redundanci různých modelů lze kombinovat za účelem kompenzace zkreslení nebo chyb v jednotlivých modelech. Na druhou stranu v oblastech, kde je vyžadována literární tvorba nebo subjektivní interpretace, může být binární evoluce výroků nejednoznačná a přesnost může být relativně nízká. Strukturální rozmanitost systému však toto omezení do určité míry kompenzuje. Pokud jde o ekonomickou stabilitu a bezpečnost, Mira Network má několik bezpečnostních opatření již od návrhu. Validátoři dostávají odměny založené na výkonu, pokud jsou v souladu s konsensuálními výsledky sítě, a za předložení záměrně zmanipulovaných úsudků jsou ukládány sankce. Všichni uživatelé mohou mít právo provozovat pouze jeden uzel prostřednictvím KYC a video ověření, což snižuje možnost útoku sybil, a výsledky ověření jsou zveřejňovány v řetězci, což usnadňuje sledování pokusů o manipulaci. Kromě toho se jako další osvědčené postupy, které by měly být zavedeny, navrhuje přidělování náhodného ověřování, zajištění rozmanitosti ve strukturách modelů a osekávání v případě zjevné tajné dohody. Pokud jde o výkon a škálovatelnost, Mira spolupracuje s decentralizovanými sítěmi GPU, jako jsou Aethir a Exabits na globálním rozšíření výpočetních zdrojů. To podporuje zpracování ověření v miliardách tokenů za sekundu a uvádí se, že má více než 5 milionů unikátních uživatelů a 500 000 aktivních uživatelů denně. Výsledky ověření se zaznamenávají v řetězci, aby byla zajištěna interoperabilita mezi více řetězci, a Verified Generate API a Verify API umožňují integraci napříč různými platformami a blockchainy. Spolupráce s decentralizovanými sítěmi GPU je klíčovým faktorem pro snížení latence a zvýšení efektivity. V systému se však vyskytují i určitá úzká místa. Pokud není dosaženo konsensu, může dojít ke zpoždění při ověřování a existuje možnost snížení propustnosti, když jsou části sítě offline. Mezi typická rizika patří zpoždění při počátečním provozu nových uzlů, nedostatek výpočetních zdrojů při náhlém nárůstu poptávky nebo snížená přesnost v důsledku složitosti vývoje propozice. Mezi klíčové metriky, které je třeba sledovat v příštích 6~12 měsících, patří počet žádostí o ověření v řetězci, průměrná latence ověření, míra účasti uzlů, přesnost ověření a míra námitek. Konkrétně se uvádí, že přesnost ověření se v komerčním prostředí zlepšila ze 70 % na 96 %, což je jeden z klíčových úspěchů společnosti Mira. Metriky mimo řetězec zahrnují počet unikátních uživatelů, denní aktivní uživatele, propustnost tokenů a tempo růstu uzlů a delegujících osob jako klíčová kritéria pro hodnocení škálovatelnosti a zdraví ekosystému. Mira Network je jedinečný model, který kombinuje decentralizaci, transparentnost a ekonomicky motivovanou strukturu v procesu ověřování AI. Zvyšuje důvěryhodnost založenou na faktech prostřednictvím mechanismů konsensu mezi různými modely umělé inteligence a zvyšuje auditovatelnost a odolnost proti neoprávněné manipulaci prostřednictvím záznamů v řetězci. Omezení návrhu kreativních výstupů a schopnost zvládat extrémní zátěžové situace jsou však problémy, které je třeba neustále zlepšovat. Vyspělost sítě a míra jejího přijetí v budoucnu bude záviset na metrikách, jako je objem žádostí o ověření, latence, míra zapojení a přesnost, a bude zajímavé sledovat, jak spolehlivě může Mira škálovat jako decentralizovaná vrstva důvěry AI.