¡GM! Los LLMs de hoy están diseñados para ser seguros. Generan párrafos completos de respuestas pulidas sin ninguna forma incorporada de verificar cada parte.
Es como confiar en un tipo realmente persuasivo que nunca muestra recibos.
En lugar de intentar ajustar el modelo perfecto, asumen que cada modelo estará equivocado a veces. Así que lo hacen verificable por diseño.
Primero, dividen las salidas en reclamos atómicos.
Di que un #AI te da esta declaración: “Bitcoin es la criptomoneda más ampliamente poseída, creada por Satoshi Nakamoto en 2008.”
Mira no toma eso como una sola afirmación. Lo descompone en declaraciones separadas y verificables:
→ “Bitcoin es la criptomoneda más ampliamente poseída”
→ “Bitcoin fue creado por Satoshi Nakamoto”
→ "Bitcoin fue creado en 2008"
Cada uno de esos puede ser verificado de manera independiente por la red. Uno podría ser subjetivo como cómo defines el más ampliamente sostenido, otro es factual como quién lo creó, y otro es sobre el tiempo como cuándo fue hecho.
Ese es el poder de la binarización, convirtiendo salidas borrosas de IA en afirmaciones nítidas y verificables que no dependen de las vibras del modelo.
Luego envían esas reclamaciones a través de una red descentralizada de validadores, pero ningún nodo ve la entrada completa. Eso es verificación distribuida. Cada nodo verifica un fragmento, preservando la privacidad y asegurando que la confianza no se convierta en un cuello de botella.
Ahora, ¿cómo mantienes a estos validadores honestos? → Haz que apuesten.
Cada nodo tiene piel en el juego. Si valida una alucinación, se le penaliza. Esa es la prueba de verificación, convirtiendo la inferencia en trabajo económico real, no solo en especulación.
Y finalmente llega el consenso real: cada modelo tiene que estar casi completamente de acuerdo. No el 51%.
Mira exige un acuerdo casi unánime entre modelos entrenados de forma independiente.
Así que en lugar de confiar en un modelo genial con todas las respuestas, Mira construyó un protocolo donde múltiples agentes imperfectos realizan verificaciones económicas y matemáticas entre sí hasta que solo sobrevive la verdad.
Es una máquina de consenso para que la realidad escale la confianza.
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¡GM! Los LLMs de hoy están diseñados para ser seguros. Generan párrafos completos de respuestas pulidas sin ninguna forma incorporada de verificar cada parte.
Es como confiar en un tipo realmente persuasivo que nunca muestra recibos.
En lugar de intentar ajustar el modelo perfecto, asumen que cada modelo estará equivocado a veces. Así que lo hacen verificable por diseño.
Primero, dividen las salidas en reclamos atómicos.
Di que un #AI te da esta declaración: “Bitcoin es la criptomoneda más ampliamente poseída, creada por Satoshi Nakamoto en 2008.”
Mira no toma eso como una sola afirmación. Lo descompone en declaraciones separadas y verificables:
→ “Bitcoin es la criptomoneda más ampliamente poseída”
→ “Bitcoin fue creado por Satoshi Nakamoto”
→ "Bitcoin fue creado en 2008"
Cada uno de esos puede ser verificado de manera independiente por la red. Uno podría ser subjetivo como cómo defines el más ampliamente sostenido, otro es factual como quién lo creó, y otro es sobre el tiempo como cuándo fue hecho.
Ese es el poder de la binarización, convirtiendo salidas borrosas de IA en afirmaciones nítidas y verificables que no dependen de las vibras del modelo.
Luego envían esas reclamaciones a través de una red descentralizada de validadores, pero ningún nodo ve la entrada completa.
Eso es verificación distribuida. Cada nodo verifica un fragmento, preservando la privacidad y asegurando que la confianza no se convierta en un cuello de botella.
Ahora, ¿cómo mantienes a estos validadores honestos? → Haz que apuesten.
Cada nodo tiene piel en el juego. Si valida una alucinación, se le penaliza. Esa es la prueba de verificación, convirtiendo la inferencia en trabajo económico real, no solo en especulación.
Y finalmente llega el consenso real: cada modelo tiene que estar casi completamente de acuerdo. No el 51%.
Mira exige un acuerdo casi unánime entre modelos entrenados de forma independiente.
Así que en lugar de confiar en un modelo genial con todas las respuestas, Mira construyó un protocolo donde múltiples agentes imperfectos realizan verificaciones económicas y matemáticas entre sí hasta que solo sobrevive la verdad.
Es una máquina de consenso para que la realidad escale la confianza.