W sercu systemu Mira znajduje się sprytny proces dekompozycji: każda odpowiedź generowana przez AI jest rozkładana na atomowe twierdzenia małe, dyskretne, weryfikowalne stwierdzenia (np. „Stolicą Francji jest Paryż” lub „Wydarzenie X miało miejsce w dniu Y”). Te pojedyncze elementy są następnie kierowane przez sieć niezależnych węzłów weryfikujących.
Każdy węzeł uruchamia swoją własną wersję modelu AI, czerpiąc z różnych rodzin, takich jak GPT, Claude, Llama i inne, aby niezależnie ocenić prawdziwość każdego twierdzenia. Modele oddają głosy: prawda, fałsz lub niepewność. Tylko twierdzenia, które osiągają konsensus superwiększości (silna większość zgody wśród węzłów) są zatwierdzane i zielone światło na ich uwzględnienie w ostatecznym wyniku.
Wymagając zgody między modelami, zamiast polegać na wskaźniku pewności jednego modelu, Mira tworzy audytowalne, śledzone wyniki, na których użytkownicy mogą polegać, co jest szczególnie cenne w zastosowaniach o wysokiej stawce, takich jak wiadomości, badania, analiza prawna czy autonomiczne agenty.
• Dekompozycja atomowa:— Dzieli złożone odpowiedzi na małe, sprawdzalne fakty dla precyzyjnej analizy.
• Routing wielomodelowy:— Rozdziela twierdzenia do niezależnych węzłów uruchamiających wersje GPT, Claude, Llama i inne, aby uniknąć jednostkowych uprzedzeń.
• Konsensus superwiększości:— Wymaga silnej zgody w różnych modelach przed zatwierdzeniem jakiegokolwiek twierdzenia, eliminując halucynacje.
• Zdecentralizowane zaufanie:— Weryfikacja wspierana przez blockchain zapewnia przejrzystość, audytowalność i odporność na centralizowaną manipulację.
• Wpływ na rzeczywistość:— Dostarcza weryfikowalne wyniki AI, torując drogę dla bezpieczniejszych, bardziej autonomicznych systemów inteligencji.
W istocie, Mira przekształca chwiejny probabilistyczny AI w coś bliższego zbiorowej, weryfikowalnej prawdy, zdecentralizowanej inteligencji w najlepszym wydaniu.