Análisis técnico de la red Mira: mecanismos de verificación, seguridad, escalabilidad @Mira_Network actúa como una capa de verificación de IA descentralizada, descomponiendo la salida de modelos de inteligencia artificial en unidades verificables y adoptando una estructura en la que diversos nodos independientes evalúan y alcanzan un consenso. Este proceso comienza en la etapa de descomposición y binarización, donde los resultados generados se dividen en proposiciones en forma de hechos. Cada proposición se simplifica a una oración o pregunta cuya veracidad puede ser claramente determinada, y luego se distribuye a los nodos de verificación en la red. Cada nodo evalúa independientemente la proposición utilizando diferentes estructuras de modelo y conjuntos de datos, y si se alcanza un consenso de supermayoría por encima de un cierto porcentaje, se confirma como 'verdadera'; de lo contrario, se retiene o se rechaza. Todos los resultados se registran en la cadena de bloques, lo que permite una auditoría transparente, y se almacenan también los modelos que participaron en la verificación y sus resultados de votación. Estas proposiciones verificadas se combinan nuevamente para proporcionar a los usuarios resultados confiables. Esta estructura muestra fortalezas especialmente en tareas que incluyen razonamiento de múltiples etapas o verificación de código, ya que la diversidad y redundancia de diferentes modelos pueden compensar sesgos o errores de modelos individuales. Por otro lado, en áreas que requieren creación literaria o interpretación subjetiva, la binarización de proposiciones puede volverse ambigua, lo que puede resultar en una precisión relativamente baja. Sin embargo, la diversidad estructural del sistema compensa en cierta medida estas limitaciones. En términos de estabilidad económica y seguridad, Mira Network tiene varios dispositivos de protección incorporados en su diseño. Los verificadores reciben recompensas basadas en el rendimiento si sus resultados coinciden con el consenso de la red, y reciben penalizaciones si presentan juicios manipulados intencionalmente. Todos los usuarios pueden poseer solo un nodo operativo a través de KYC y verificación de video, lo que reduce la posibilidad de ataques civiles, y los resultados de verificación se hacen públicos en la cadena, lo que facilita el seguimiento de intentos de manipulación. Además, se proponen como mejores prácticas la asignación aleatoria de verificaciones, la diversidad en la estructura de modelos y el slashing en caso de detectar colusión evidente. En términos de rendimiento y escalabilidad, Mira está colaborando con redes de GPU descentralizadas como Aethir y Exabits para expandir los recursos computacionales a nivel mundial. Esto permite el procesamiento de verificaciones a decenas de miles de millones de tokens por segundo, y se informa que cuenta con más de 5 millones de usuarios únicos y 500,000 usuarios activos diarios. Los resultados de verificación se registran en la cadena, asegurando la interoperabilidad entre múltiples cadenas, y se pueden integrar en diversas plataformas y blockchains a través de Verified Generate API y Verify API. La colaboración con redes de GPU descentralizadas actúa como un factor clave para reducir la latencia y mejorar la eficiencia. Sin embargo, el sistema también presenta algunos cuellos de botella. Puede haber retrasos en la verificación si no se alcanza un consenso, y la capacidad de procesamiento puede disminuir si parte de la red está fuera de línea. Los riesgos típicos incluyen retrasos en la activación inicial de nuevos nodos, falta de recursos computacionales en caso de un aumento repentino de la demanda, o disminución de la precisión debido a la complejidad de la binarización de proposiciones. Los indicadores clave a observar en los próximos 6 a 12 meses incluyen el número de solicitudes de verificación en la cadena, el tiempo promedio de retraso en la verificación, la tasa de participación de nodos, la precisión de la verificación y la tasa de apelaciones. En particular, se informa que la precisión de la verificación ha mejorado del 70% al 96% en entornos comerciales, lo que representa uno de los logros clave de Mira. Los indicadores fuera de la cadena, como el número de usuarios únicos, el número de usuarios activos diarios, el volumen de procesamiento de tokens y la tasa de crecimiento de nodos y delegados, se convierten en criterios clave para evaluar la escalabilidad de la red y la salud del ecosistema. Mira Network se establece como un modelo único que combina la descentralización del proceso de verificación de IA, la transparencia y la estructura de incentivos económicos. Aumenta la confiabilidad basada en hechos a través de mecanismos de consenso entre diversos modelos de IA y refuerza la auditabilidad y la prevención de manipulaciones a través de registros en la cadena. Sin embargo, las limitaciones en la proposición de productos creativos y la capacidad de manejo en situaciones de carga extrema son desafíos que deben mejorarse continuamente. La madurez y la tasa de adopción de la red en el futuro dependerán de indicadores como la cantidad de solicitudes de verificación, el tiempo de retraso, la tasa de participación y la precisión, y se espera que se preste atención a cuán estable puede escalar Mira como una capa de confianza de IA descentralizada.