Analisi della tecnologia della rete Mira: meccanismi di verifica, sicurezza, scalabilità @Mira_Network funge da strato di verifica AI decentralizzato, suddividendo l'output dei modelli di intelligenza artificiale in unità verificabili e adottando una struttura in cui vari nodi indipendenti valutano e raggiungono un consenso. Questo processo inizia nella fase di decomposizione e binarizzazione, in cui i risultati generati vengono suddivisi in proposizioni di fatto. Ogni proposizione viene semplificata in frasi o domande la cui verità può essere chiaramente giudicata e successivamente distribuita ai nodi di verifica sulla rete. Ogni nodo valuta indipendentemente la proposizione utilizzando strutture di modello e dataset diversi, e se viene raggiunto un consenso di supermaggioranza oltre una certa soglia, essa viene confermata come 'vera', altrimenti viene sospesa o rifiutata. Tutti i risultati vengono registrati on-chain, rendendoli trasparenti e auditabili, e i modelli che partecipano alla verifica e i loro risultati di voto vengono anch'essi memorizzati. Le proposizioni verificate vengono quindi ricombinate e fornite agli utenti come output affidabili. Questa struttura mostra particolari punti di forza in compiti che includono processi logici complessi come inferenze a più fasi o verifica del codice. La diversità e la ridondanza dei diversi modelli possono compensare i bias o gli errori dei singoli modelli. D'altra parte, in ambiti che richiedono creazione letteraria o interpretazione soggettiva, la binarizzazione delle proposizioni può diventare ambigua, portando a una precisione relativamente bassa. Tuttavia, la diversità strutturale del sistema può compensare in parte queste limitazioni. In termini di stabilità economica e sicurezza, Mira Network ha progettato vari meccanismi di protezione. I verificatori ricevono ricompense basate sulle prestazioni se i risultati del consenso della rete corrispondono, mentre subiscono penalità se presentano giudizi manipolati intenzionalmente. Tutti gli utenti possono possedere solo un diritto di operazione su un singolo nodo attraverso KYC e verifica video, riducendo così la possibilità di attacchi Sybil, e i risultati della verifica sono resi pubblici on-chain, rendendo facile il tracciamento di tentativi di manipolazione. Inoltre, l'assegnazione casuale della verifica, la diversità delle strutture dei modelli e la slashing in caso di collusione evidente sono presentati come migliori pratiche da implementare. In termini di prestazioni e scalabilità, Mira collabora con reti GPU decentralizzate come Aethir ed Exabits per espandere le risorse computazionali a livello globale. Ciò supporta il trattamento di verifiche a decine di miliardi di token al secondo e si riporta che ha oltre 5 milioni di utenti unici e 500.000 utenti attivi giornalieri. I risultati della verifica vengono registrati on-chain, garantendo l'interoperabilità tra più catene, e possono essere utilizzati in modo integrato su diverse piattaforme e blockchain tramite Verified Generate API e Verify API. La collaborazione con reti GPU decentralizzate è un fattore chiave per ridurre i tempi di latenza e migliorare l'efficienza. Tuttavia, ci sono alcuni colli di bottiglia nel sistema. Se non viene raggiunto un consenso, possono verificarsi ritardi nella verifica, e c'è la possibilità che la capacità di elaborazione diminuisca se parte della rete è offline. Ritardi nell'avvio iniziale di nuovi nodi, carenza di risorse computazionali in caso di aumento improvviso della domanda, o diminuzione della precisione a causa della complessità della binarizzazione delle proposizioni sono rischi rappresentativi. I principali indicatori da monitorare nei prossimi 6-12 mesi includono il numero di richieste di verifica on-chain, il tempo medio di ritardo nella verifica, il tasso di partecipazione dei nodi, la precisione della verifica e il tasso di contestazione. In particolare, la precisione della verifica è riportata essere migliorata dal 70% al 96% in ambienti commerciali, il che rappresenta uno dei risultati chiave di Mira. Gli indicatori off-chain come il numero di utenti unici, il numero di utenti attivi giornalieri, il throughput dei token e il tasso di crescita di nodi e delegati diventano criteri chiave per valutare la scalabilità della rete e la salute dell'ecosistema. Mira Network si sta affermando come un modello unico che combina decentralizzazione, trasparenza e struttura di incentivi economici nel processo di verifica AI. Aumenta l'affidabilità basata sui fatti attraverso meccanismi di consenso tra diversi modelli AI e ha rafforzato l'auditabilità e la prevenzione delle manipolazioni attraverso registrazioni on-chain. Tuttavia, le limitazioni nella proposizione di output creativi e la capacità di gestione in situazioni di carico estremo rimangono sfide da migliorare continuamente. La maturità e il tasso di adozione della rete saranno influenzati da indicatori come il volume delle richieste di verifica, i tempi di ritardo, il tasso di partecipazione e la precisione, e sarà interessante vedere quanto stabilmente Mira possa espandersi come strato di fiducia AI decentralizzato.