Mira Network teknisk analyse: Verifikasjonsmekanisme, sikkerhet og skalerbarhet @Mira_Network er et distribuert AI-verifiseringslag som tar i bruk en struktur der resultatet av en kunstig intelligens-modell er brutt ned i verifiserbare enheter, og ulike uavhengige noder evaluerer den og oppnår konsensus. Denne prosessen begynner på nedbrytningsstadiet og binært, som deler det resulterende resultatet inn i proposisjonelle former av faktaenheter. Hvert forslag er forenklet til en setning eller et spørsmål som tydelig kan avgjøres om det er sant eller ikke, og deretter distribuert til validatornoder på nettverket. Hver node evaluerer uavhengig forslaget ved hjelp av en annen modellstruktur og datasett, og hvis en viss prosentandel eller mer av konsensus oppnås, bekreftes det som "sant", og hvis ikke, blir det holdt tilbake eller avvist. Alle resultater registreres på kjeden og kan revideres transparent, og modellene som deltok i verifiseringen og deres stemmeresultater lagres også. Disse verifiserte forslagene settes sammen igjen og leveres som pålitelige utskrifter til brukerne. Denne strukturen er spesielt sterk i oppgaver som involverer komplekse logiske prosesser, for eksempel flertrinns resonnement eller kodevalidering. Dette er fordi mangfoldet og redundansen til ulike modeller kan kombineres for å oppveie skjevheter eller feil i individuelle modeller. På den annen side, på områder der litterær skapelse eller subjektiv tolkning er nødvendig, kan den binære utviklingen av utsagn være tvetydig, og nøyaktigheten kan være relativt lav. Det strukturelle mangfoldet i systemet kompenserer imidlertid til en viss grad for denne begrensningen. Når det gjelder økonomisk stabilitet og sikkerhet, har Mira Network flere sikkerhetstiltak ved design. Validatorer mottar prestasjonsbaserte belønninger hvis de stemmer overens med nettverkets konsensusresultater, og det ilegges straffer for å sende inn bevisst manipulerte dommer. Alle brukere kan bare ha rett til å betjene en enkelt node gjennom KYC og videoverifisering, noe som reduserer muligheten for et sybil-angrep, og verifiseringsresultatene publiseres på kjeden, noe som gjør det enkelt å spore manipulasjonsforsøk. I tillegg foreslås tilfeldig verifiseringstildeling, sikring av mangfold i modellstrukturer og slashing i tilfelle åpenbar sammensvergelse som ytterligere beste praksis som bør innføres. Når det gjelder ytelse og skalerbarhet, samarbeider Mira med desentraliserte GPU-nettverk som Aethir og Exabits for å utvide dataressursene globalt. Dette støtter verifiseringsbehandling i milliarder av tokens per sekund, og det rapporteres å ha mer enn 5 millioner unike brukere og 500 000 daglige aktive brukere. Verifiseringsresultater registreres på kjeden for å sikre interoperabilitet på tvers av flere kjeder, og Verified Generate API og Verify API muliggjør integrasjon på tvers av ulike plattformer og blokkjeder. Samarbeid med desentraliserte GPU-nettverk er en nøkkelfaktor for å redusere ventetid og forbedre effektiviteten. Det er imidlertid også noen flaskehalser i systemet. Hvis konsensus ikke oppnås, kan det oppstå forsinkelser i verifiseringen, og det er en mulighet for redusert gjennomstrømning når deler av nettverket er frakoblet. Typiske risikoer inkluderer forsinkelser i den første driften av nye noder, mangel på dataressurser under en plutselig økning i etterspørselen, eller redusert nøyaktighet på grunn av kompleksiteten i forslagsutviklingen. Nøkkelberegninger å se på i løpet av de neste 6~12 månedene inkluderer antall valideringsforespørsler på kjeden, gjennomsnittlig valideringsforsinkelse, nodedeltakelsesrate, valideringsnøyaktighet og innsigelsesrate. Spesielt rapporteres det at verifiseringsnøyaktigheten har forbedret seg fra 70 % til 96 % i kommersielle miljøer, noe som er en av Miras viktigste prestasjoner. Beregninger utenfor kjeden inkluderer antall unike brukere, daglige aktive brukere, tokengjennomstrømning og node- og delegatorvekstrater som nøkkelkriterier for å evaluere nettverkets skalerbarhet og økosystemhelse. Mira Network står som en unik modell som kombinerer desentralisering, åpenhet og en økonomisk insentivert struktur i AI-verifiseringsprosessen. Det forbedrer faktabasert troverdighet gjennom konsensusmekanismer mellom ulike AI-modeller, og forbedrer revisjonsmuligheten og manipulasjonssikre gjennom poster på kjeden. Begrensningene ved å tilby kreative resultater og evnen til å håndtere ekstreme belastningssituasjoner er imidlertid problemer som må forbedres kontinuerlig. Nettverkets modenhet og adopsjonsrate i fremtiden vil avhenge av beregninger som valideringsforespørselsvolum, ventetid, engasjementsgrad og nøyaktighet, og det vil være interessant å se hvor pålitelig Mira kan skaleres som et desentralisert AI-tillitslag.