Messari、Miraの調査報告書を発表：1日30億トークンを処理、精度は96%に向上

Messariは、分散型AIインフラストラクチャMiraに関する調査報告書を発表しました。Miraは、分散モデルコンセンサスメカニズムを通じてAI出力の信頼性を最適化します。その検証レイヤーは、金融や教育などのシナリオでAIの事実の正確性を70%から96%に向上させることができます。このプロトコルは、AI出力を独立した事実陳述に分解し、Io.NetやAethirのようなノードオペレーターが提供する異種モデルによってクロス検証され、3分の2以上のノードのコンセンサスが必要です。

Miraは現在、チャットボットや教育プラットフォームなどで4.5百万ユーザーをカバーし、毎日30億以上のテキストトークンを処理しています。プロトコルは経済的インセンティブモデルを採用しており、検証ノードは貢献に基づいて報酬を受け取り、異常なノードはペナルティを受けます。パートナーには、HyperbolicやExabitsのような分散型GPU計算力供給者が含まれ、ノード委任メカニズムを通じて計算力の拡張を実現しています。

チームデータによると、プロトコルはAIの幻覚率を90%削減し、各検証は30秒未満で完了します。ユーザーはオンチェーン証明を通じて検証プロセスを追跡でき、各出力にはモデル投票の詳細を記録した暗号化証明書が付随します。現在、Klokのような統合アプリケーションがこの技術を利用して教育コンテンツ生成を最適化しており、将来的には医療診断のような高リスク分野への拡大を計画しています。