为什么 @Mira_Network 成为 Web3 中增长最快的验证 AI 层
▸ 你可以看出一个协议的增长是否是自然的。Mira 并不是通过投机来扩展的 - 而是通过集成来扩展的
▸ 它的 "B2B 模型" 静静地为 10+ 个 dApp 提供动力，这些 dApp 现在运行在 Mira 的验证 AI 共识上。每一次集成都使 AI 不仅更智能，而且可验证
1. @klok_app ▸ 验证与日常使用的结合
一个多 LLM 聊天应用，提供按提示赚取奖励，证明验证的 AI 可以在 500K+ 用户中无信任地扩展
2. Delphi Oracle ▸ 嵌入的事实核查智能
在每份 @Delphi_Digital 报告中都有一个 Oracle AI 助手 - 通过 Mira 的共识回答和验证，将幻觉从 30% 降低到 5% 以下
3. Mira 的 DVN ▸ 链上验证背后的引擎
与 @kernel_dao 合作，DVN 为 LLM 计算带来共识级别的保证 - 无信任、高效且可验证
▸ Mira 并不是在追逐叙事 ~ 它在定义叙事：通过将验证的智能与可扩展的基础设施相结合，它正在成为 Web3 中可信 AI 的支柱
→ 下一场 AI 革命不会是人工的 ~ 而是可验证的
➥ @Mira_Network 构建经过验证的智能
$MIRA 的核心简单但强大：
→ 在信任之前验证每个 AI 输出
Mira 在 AI 堆栈中构建了一个验证层
• ~50% 的 Mira 生态是代理和应用
• ~30% 是计算、基础设施和模型
• ~20% 专注于数据和 zk/TEE 系统
这将 #AI 从黑箱变成可审计的系统
没有单一模型决定什么是真实的，而是验证决定的
• 计算来自全球 DePIN 网络
• 来自 OpenAI、Anthropic、DeepSeek 和 Meta 的模型经过交叉验证以平衡偏见
• 像 Phala、Spectral 和 Eliza 这样的代理相互检查彼此的工作
@Mira_Network 正在使 AI 变得可信
@Shonik14 @stone_gettings @karansirdesai 标记一些喜欢 @Mira_Network 的 CTs
@jayplayco 我 @kenodnb 我 @shannholmberg 我 @YashasEdu 我 @vvickym2 我 @HM010169 我 @IPALAU1 我 @wang_xiaolou 我 @Edward__Park
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