這次 @irys_xyz 與 @Mira_Network 的合作確實值得深度解析。兩個項目都專注於AI基礎設施賽道，一個專注數據存儲，一個專注驗證可信。

🔍 AI可信度的根本問題

AI幻覺是feature。模型本質上在做概率匹配，尋找統計上最像正確答案的模式，而不是尋找真相本身。

Mira通過多模型共識驗證解決這個問題。把AI輸出轉化爲可獨立驗證的聲明，分發給多個不同的AI模型投票。個體錯誤在聚合時會相互抵消，留下準確的信號。

⚡️ 數據基礎設施

Mira的驗證網路會產生海量數據——每次驗證都要創建聲明、分發到節點、聚合響應、達成共識、籤發加密證書。

傳統中心化存儲與去中心化驗證模型矛盾。我們不能在單一實體控制的基礎設施上構建無信任的AI驗證。

現有區塊鏈存儲要麼太貴，要麼性能不足以支撐AI系統的低延遲需求。

@irys_xyz 完美解決了以下關鍵問題：
1️⃣驗證記錄的加密完整性
2️⃣AI性能的全球復制
3️⃣規模化的成本效益存儲

💰 經濟模型

Mira採用混合PoW/PoS機制，節點運營商需要質押價值參與驗證。持續偏離共識或表現出操控模式的節點會被削減質押。

IRYS的'成本價'模型讓存儲TB到PB級別的AI數據在經濟上可持續。數據不只是靜態存儲，會成爲其他應用可以引用、構建和交互的基礎設施。

目前Mira已經爲400萬+用戶提供服務，每週處理數百萬查詢。Klok應用和AI佔星平台都在使用這套驗證框架。

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個人認爲這次合作的意義是Mira確保AI輸出通過去中心化共識是正確的， @irys_xyz 確保這些共識記錄是不可變且全球可訪問。