《AI-Halluzinationen Verarbeiten: Ein neues Paradigma - Integration von zkML + Multi-Modell-Konsens》

Was denkt man, wenn man an AI-Halluzinationen denkt? #MIRA, richtig? Eigentlich ist MIRA nur ein Teil davon;

1｜ZKML：

Als ich den Projektblog von #Brevis gelesen habe, habe ich gesehen, dass das Projektteam die tatsächlichen Anwendungen von Brevis zur Validierung von ML-Inferenzresultaten erwähnt hat;

Zum Beispiel die offizielle Zusammenarbeit mit Trusta Labs, Brevis bietet ein einheitliches zkML-Framework, das die Überprüfung von ML-Inferenzresultaten über Cross-Chain-ZK-Beweise unterstützt.

Durch die hochperformante Architektur von #brevis kann die Integrität und korrekte Ausführung des ML-Inferenzprozesses überprüft und Datenschutz gewährleistet werden;

2｜Multi-Modell-Konsens:

Durch einen Multi-Modell-Konsensmechanismus wie #MiraNetwork werden die Ausgabewerte von ML validiert;

Durch die Kombination von Brevis (ZK-Beweis) + MIRA (Multi-Modell-Konsens) wird eine vollständige Vertrauenskette gebildet, um das Problem der AI-Halluzinationen zu mildern;

Fortschritte: #MIRA hat zkML (ZK-Prozessbeweis) und Multi-Modell-Konsens (seine Kernmechanik) tief integriert, um eine End-to-End-Vertrauensvalidierung zu erreichen, indem die AI-Ausgaben in "verifiable claims" (verifiable claims) zerlegt werden;