AI在生成答案方面非常出色。 但不一定是正确的答案。 这就是@Mira_Network和@irys_xyz如何合作使AI变得可靠、可验证和可扩展。 这对可信的AI意味着什么？ 🧵

AI生成的文本基于其训练数据中的模式，听起来是正确的。 这就是为什么它可以充满信心地产生幻觉。 Mira在这里帮助AI找到在每一个细节都至关重要的领域中的位置。

Mira正在构建一个去中心化的验证网络。 Mira不是信任单一的AI模型，而是将声明分散到多个独立模型中。 每个模型对有效性进行投票，达成共识有助于决定什么是真实的。

结果是什么？ AI 的回答由集体智慧验证，而不是由单一的偏见模型验证。 这有助于减少幻觉并减轻偏见，最终为 AI 系统带来问责制。 真相是通过共识实现的。

为了使这一切顺利进行，Mira 需要存储大量的验证数据——可能是数 TB，甚至 PB。 每一个经过验证的声明、共识结果和审计记录都应该是永久的、防篡改的，并且广泛可访问。 这就是 Irys 的用武之地。

Irys 是 Mira 使命背后的数据层。 它提供去中心化、加密安全和全球复制的存储，能够随着 AI 数据需求的增长而扩展。 简单来说： - Mira 验证真相 - Irys 使真相永久化

Irys 提供的内容如下： 诚信：每个验证记录都经过加密密封。没有篡改，没有重写。 速度：数据在全球节点网络中复制，以便即时访问。 规模：Irys 的成本定价模型旨在使大规模存储更具可负担性。

这项合作始于基础： 用于验证数据的安全、可扩展存储。 但它为更大的目标奠定了基础： 一个人工智能输出可以被验证支持的世界，每一个经过验证的记录都成为可靠、去中心化的人工智能的可用基础设施。

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