KERNTECHNOLOGIE DES MIRA TOKEN
Die Verifizierungspipeline:
Das Whitepaper argumentiert, dass kein einzelnes KI-Modell sowohl 100% präzise als auch 100% genau sein kann. Um dies zu beheben, verwendet Mira einen Multi-Model-Konsensmechanismus:
Binarisierung (Anspruchstransformation): Anstatt einen vollständigen Absatz zu verifizieren, zerlegen Miras "Flows" die KI-Ausgabe in diskrete, überprüfbare Ansprüche.
Beispiel: "Paris ist die Hauptstadt von Frankreich und der Eiffelturm ist 400 m hoch" wird in zwei separate Ansprüche aufgeteilt, die einzeln überprüft werden.
Verteilte Verifizierungs-Knoten: Diese Ansprüche werden an ein Netzwerk unabhängiger Knoten gesendet, die verschiedene KI-Modelle ausführen (GPT-4, Claude, Llama usw.).
Konsens-Engine: Das Netzwerk verwendet eine programmierbare Konsensschicht, um diese unabhängigen Urteile zu vergleichen. Wenn die Modelle übereinstimmen, wird ein Nachweis der Verifizierung on-chain generiert.