Análise Técnica da Mira Network: Mecanismo de Verificação, Segurança e Escalabilidade @Mira_Network é uma camada de verificação de IA distribuída que adota uma estrutura na qual a saída de um modelo de inteligência artificial é dividida em unidades verificáveis e vários nós independentes a avaliam e chegam a um consenso. Esse processo começa no estágio de decomposição e binário, que divide o resultado resultante em formas proposicionais de unidade de fatos. Cada proposição é simplificada em uma frase ou pergunta que pode ser claramente determinada se é verdadeira ou não e, em seguida, distribuída aos nós validadores na rede. Cada nó avalia independentemente a proposição usando uma estrutura de modelo e um conjunto de dados diferentes e, se uma certa porcentagem ou mais do consenso for alcançada, ela é confirmada como 'verdadeira' e, caso contrário, é retida ou rejeitada. Todos os resultados são registrados on-chain e podem ser auditados de forma transparente, e os modelos que participaram da verificação e seus resultados de votação também são armazenados. Essas propostas verificadas são remontadas e fornecidas como impressões confiáveis aos usuários. Essa estrutura é particularmente forte em tarefas que envolvem processos lógicos complexos, como raciocínio em várias etapas ou validação de código. Isso ocorre porque a diversidade e a redundância de diferentes modelos podem ser combinadas para compensar vieses ou erros em modelos individuais. Por outro lado, em áreas onde a criação literária ou a interpretação subjetiva é necessária, a evolução binária das proposições pode ser ambígua e a precisão pode ser relativamente baixa. No entanto, a diversidade estrutural do sistema compensa essa limitação até certo ponto. Em termos de estabilidade econômica e segurança, a Mira Network tem várias salvaguardas por design. Os validadores recebem recompensas baseadas em desempenho se se alinharem com os resultados de consenso da rede, e penalidades são impostas por enviar julgamentos intencionalmente manipulados. Todos os usuários só podem ter o direito de operar um único nó por meio de KYC e verificação de vídeo, reduzindo a possibilidade de um ataque sybil, e os resultados da verificação são publicados on-chain, facilitando o rastreamento de tentativas de manipulação. Além disso, a alocação de verificação aleatória, a garantia da diversidade nas estruturas do modelo e o corte em caso de conluio óbvio são sugeridos como práticas recomendadas adicionais que devem ser introduzidas. Em termos de desempenho e escalabilidade, a Mira está cooperando com redes de GPU descentralizadas, como Aethir e Exabits, para expandir os recursos de computação globalmente. Isso suporta o processamento de verificação em bilhões de tokens por segundo e é relatado que tem mais de 5 milhões de usuários únicos e 500.000 usuários ativos diariamente. Os resultados da verificação são registrados na cadeia para garantir a interoperabilidade entre várias cadeias, e a API de geração verificada e a API de verificação permitem a integração em várias plataformas e blockchains. A colaboração com redes de GPU descentralizadas é um fator chave para reduzir a latência e melhorar a eficiência. No entanto, também existem alguns gargalos no sistema. Se o consenso não for alcançado, pode haver atrasos na verificação e existe a possibilidade de redução da taxa de transferência quando partes da rede estiverem offline. Os riscos típicos incluem atrasos na operação inicial de novos nós, falta de recursos de computação durante um aumento repentino na demanda ou diminuição da precisão devido à complexidade da evolução da proposta. As principais métricas a serem observadas nos próximos 6~12 meses incluem o número de solicitações de validação on-chain, latência média de validação, taxa de participação de nós, precisão de validação e taxa de objeção. Em particular, é relatado que a precisão da verificação melhorou de 70% para 96% em ambientes comerciais, o que é uma das principais conquistas da Mira. As métricas off-chain incluem o número de usuários únicos, usuários ativos diários, taxa de transferência de token e taxas de crescimento de nós e delegadores como critérios-chave para avaliar a escalabilidade da rede e a integridade do ecossistema. A Mira Network se destaca como um modelo único que combina descentralização, transparência e uma estrutura economicamente incentivada no processo de verificação de IA. Ele aumenta a credibilidade baseada em fatos por meio de mecanismos de consenso entre vários modelos de IA e aprimora a auditabilidade e a inviolabilidade por meio de registros on-chain. No entanto, as limitações de propor resultados criativos e a capacidade de lidar com situações extremas de carga são questões que precisam ser aprimoradas continuamente. A maturidade e a taxa de adoção da rede no futuro dependerão de métricas como volume de solicitações de validação, latência, taxa de engajamento e precisão, e será interessante ver como a Mira pode escalar de forma confiável como uma camada de confiança de IA descentralizada.