Технічний аналіз мережі Mira: механізм верифікації, безпека та масштабованість @Mira_Network — це розподілений рівень верифікації штучного інтелекту, який приймає структуру, в якій вихідні дані моделі штучного інтелекту розбиваються на одиниці, які можна перевірити, а різні незалежні вузли оцінюють його та досягають консенсусу. Цей процес починається на стадії розкладання і бінарності, яка ділить отриманий результат на пропозіціональние форми одиниці фактів. Кожне судження спрощується до речення або питання, яке можна чітко визначити, вірно воно чи ні, а потім розподіляється по вузлах-валідаторах в мережі. Кожен вузол незалежно оцінює пропозицію, використовуючи різну структуру моделі та набір даних, і якщо досягається певний відсоток або більше консенсусу, вона підтверджується як «істинна», а якщо ні, то утримується або відхиляється. Усі результати записуються в ланцюжку і можуть бути прозоро перевірені, а моделі, які брали участь у верифікації, та результати їхнього голосування також зберігаються. Ці перевірені пропозиції збираються заново та надаються користувачам у вигляді надійних роздруківок. Ця структура особливо сильна в завданнях, пов'язаних зі складними логічними процесами, такими як багатоетапні міркування або перевірка коду. Це пов'язано з тим, що різноманітність і надмірність різних моделей можуть бути комбіновані, щоб компенсувати упередження або помилки в окремих моделях. З іншого боку, в областях, де потрібна літературна творчість або суб'єктивне тлумачення, бінарна еволюція суджень може бути неоднозначною, а точність може бути відносно низькою. Однак структурне різноманіття системи в якійсь мірі компенсує це обмеження. З точки зору економічної стабільності та безпеки, Mira Network має кілька заходів захисту за своєю конструкцією. Валідатори отримують винагороди на основі продуктивності, якщо вони узгоджуються з консенсусними результатами мережі, а штрафні санкції накладаються за подання навмисно маніпульованих суджень. Усі користувачі можуть мати право керувати лише одним вузлом за допомогою KYC та відеоверифікації, що зменшує ймовірність атаки сибіли, а результати перевірки публікуються в ланцюжку, що дозволяє легко відстежувати спроби маніпуляцій. Крім того, в якості додаткових кращих практик, які слід впровадити, пропонується розподіл випадкових верифікацій, забезпечення різноманітності в структурах моделей і скорочення в разі очевидної змови. З точки зору продуктивності та масштабованості, Mira співпрацює з децентралізованими мережами графічних процесорів, такими як Aethir та Exabits, щоб розширити обчислювальні ресурси в усьому світі. Це підтримує обробку верифікації в мільярдах токенів на секунду, і, як повідомляється, він має понад 5 мільйонів унікальних користувачів і 500 000 активних користувачів щодня. Результати верифікації записуються в ланцюжку, щоб забезпечити сумісність у кількох ланцюгах, а Verified Generate API та Verify API забезпечують інтеграцію між різними платформами та блокчейнами. Співпраця з децентралізованими мережами графічних процесорів є ключовим фактором у зменшенні затримки та підвищенні ефективності. Однак у системі також є деякі вузькі місця. Якщо консенсусу не буде досягнуто, можуть виникнути затримки з верифікацією, а також існує ймовірність зниження пропускної здатності, коли частини мережі відключені. Типові ризики включають затримки в початковій роботі нових вузлів, нестачу обчислювальних ресурсів при раптовому зростанні попиту або зниження точності через складність еволюції пропозицій. Ключові показники, на які слід звернути увагу протягом наступних 6~12 місяців, включають кількість запитів на перевірку в ланцюжку, середню затримку перевірки, рівень участі вузла, точність перевірки та рівень заперечень. Зокрема, повідомляється, що точність верифікації покращилася з 70% до 96% у комерційних середовищах, що є одним із ключових досягнень Mira. Показники поза ланцюгом включають кількість унікальних користувачів, щоденних активних користувачів, пропускну здатність токенів, а також темпи зростання вузлів і делегаторів як ключові критерії для оцінки масштабованості мережі та стану екосистеми. Mira Network є унікальною моделлю, яка поєднує в собі децентралізацію, прозорість та економічно стимульовану структуру в процесі верифікації ШІ. Це підвищує довіру, засновану на фактах, завдяки механізмам консенсусу між різними моделями штучного інтелекту, а також покращує можливість контролю та захисту від несанкціонованого доступу за допомогою записів у ланцюжку. Однак обмеженість пропозиції творчих результатів і здатність справлятися з екстремальними навантаженнями є питаннями, які потребують постійного вдосконалення. Зрілість мережі та швидкість прийняття в майбутньому залежатимуть від таких показників, як обсяг запитів на перевірку, затримка, рівень залученості та точність, і буде цікаво подивитися, наскільки надійно Mira зможе масштабуватися як децентралізований рівень довіри штучного інтелекту.