GM! Os LLMs de hoje são projetados para serem confiantes. Eles geram parágrafos inteiros de respostas polidas sem qualquer forma integrada de verificar cada parte.
É como confiar em um gajo realmente persuasivo que nunca mostra comprovativos.
Em vez de tentar ajustar o modelo perfeito, eles assumem que todos os modelos estarão errados às vezes. Por isso, tornam-no verificável por design.
Primeiro, eles dividem as saídas em reivindicações atômicas.
Diga que um #AI lhe dá esta declaração: “O Bitcoin é a criptomoeda mais amplamente detida, criada por Satoshi Nakamoto em 2008.”
Mira não aceita isso apenas como uma afirmação. Ela divide em reivindicações separadas e verificáveis:
→ "O Bitcoin é a criptomoeda mais amplamente detida"
→ "O Bitcoin foi criado por Satoshi Nakamoto"
→ “O Bitcoin foi criado em 2008”
Cada um desses pode ser verificado de forma independente pela rede. Um pode ser subjetivo, como a maneira como você define o que é mais amplamente aceito, outro é factual, como quem o criou, e outro diz respeito ao tempo, como quando foi feito.
Esse é o poder da binarização, transformando saídas borradas de IA em afirmações nítidas e verificáveis que não dependem das vibrações do modelo.
Então, eles enviam essas reivindicações através de uma rede descentralizada de validadores, mas nenhum nó vê a entrada completa. Isso é verificação distribuída. Cada nó verifica um fragmento, preservando a privacidade e garantindo que a confiança não seja um gargalo.
Agora, como é que manténs estes validadores honestos? → Faz com que eles apostem.
Cada nó tem interesse no jogo. Se validar uma alucinação, será penalizado. Isso é prova de verificação, transformando a inferência em trabalho econômico real, não apenas especulação.
E finalmente chega o consenso real: cada modelo tem de concordar quase totalmente. Não 51%.
Mira exige um acordo quase unânime entre modelos treinados de forma independente.
Assim, em vez de confiar em um único modelo genial com todas as respostas, a Mira construiu um protocolo onde múltiplos agentes imperfeitos realizam verificações econômicas e matemáticas entre si até que apenas a verdade sobreviva.
É uma máquina de consenso para a realidade escalar a confiança.
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GM! Os LLMs de hoje são projetados para serem confiantes. Eles geram parágrafos inteiros de respostas polidas sem qualquer forma integrada de verificar cada parte.
É como confiar em um gajo realmente persuasivo que nunca mostra comprovativos.
Em vez de tentar ajustar o modelo perfeito, eles assumem que todos os modelos estarão errados às vezes. Por isso, tornam-no verificável por design.
Primeiro, eles dividem as saídas em reivindicações atômicas.
Diga que um #AI lhe dá esta declaração: “O Bitcoin é a criptomoeda mais amplamente detida, criada por Satoshi Nakamoto em 2008.”
Mira não aceita isso apenas como uma afirmação. Ela divide em reivindicações separadas e verificáveis:
→ "O Bitcoin é a criptomoeda mais amplamente detida"
→ "O Bitcoin foi criado por Satoshi Nakamoto"
→ “O Bitcoin foi criado em 2008”
Cada um desses pode ser verificado de forma independente pela rede. Um pode ser subjetivo, como a maneira como você define o que é mais amplamente aceito, outro é factual, como quem o criou, e outro diz respeito ao tempo, como quando foi feito.
Esse é o poder da binarização, transformando saídas borradas de IA em afirmações nítidas e verificáveis que não dependem das vibrações do modelo.
Então, eles enviam essas reivindicações através de uma rede descentralizada de validadores, mas nenhum nó vê a entrada completa.
Isso é verificação distribuída. Cada nó verifica um fragmento, preservando a privacidade e garantindo que a confiança não seja um gargalo.
Agora, como é que manténs estes validadores honestos? → Faz com que eles apostem.
Cada nó tem interesse no jogo. Se validar uma alucinação, será penalizado. Isso é prova de verificação, transformando a inferência em trabalho econômico real, não apenas especulação.
E finalmente chega o consenso real: cada modelo tem de concordar quase totalmente. Não 51%.
Mira exige um acordo quase unânime entre modelos treinados de forma independente.
Assim, em vez de confiar em um único modelo genial com todas as respostas, a Mira construiu um protocolo onde múltiplos agentes imperfeitos realizam verificações econômicas e matemáticas entre si até que apenas a verdade sobreviva.
É uma máquina de consenso para a realidade escalar a confiança.