Por qué @Mira_Network se convirtió en la Capa de IA Verificada de Más Rápido Crecimiento en Web3 ▸ Puedes notar cuando el crecimiento de un protocolo es orgánico. Mira no escaló a través de la especulación - escaló a través de la integración ▸ Su "modelo B2B" impulsa silenciosamente más de 10 dApps que ahora funcionan con el Consenso de IA Verificada de Mira. Cada integración hace que la IA no solo sea más inteligente, sino verificable 1. @klok_app ▸ donde la Verificación se Encuentra con el Uso Cotidiano Una aplicación de chat multi-LLM con recompensas por prompts, demostrando que la IA verificada puede escalar sin confianza para más de 500K usuarios 2. Delphi Oracle ▸ Inteligencia Verificada, Integrada Dentro de cada informe de @Delphi_Digital vive un asistente de IA Oracle - respondiendo y verificando a través del consenso de Mira, reduciendo las alucinaciones del 30% a menos del 5% 3. DVN de Mira ▸ El Motor Detrás de la Verificación en Cadena En asociación con @kernel_dao, DVN aporta garantías a nivel de consenso para el cálculo de LLM - sin confianza, eficiente y verificable ▸ Mira no está persiguiendo narrativas ~ las está definiendo: al combinar inteligencia verificada con infraestructura escalable, se está convirtiendo en la columna vertebral de la IA confiable en Web3 → La próxima revolución de la IA no será artificial ~ será verificable
➥ @Mira_Network Construyendo Inteligencia Verificada El núcleo de $MIRA es simple pero poderoso: → Verificar cada salida de IA antes de confiar en ella Mira construye una capa de verificación a lo largo de la pila de IA • ~50% del ecosistema de Mira son agentes y aplicaciones • ~30% son computación, infraestructura y modelos • ~20% se centran en datos y sistemas zk/TEE Esto convierte a #AI de una caja negra en un sistema auditable Ningún modelo único decide qué es verdad, sino la verificación • La computación proviene de redes DePIN globales • Los modelos de OpenAI, Anthropic, DeepSeek y Meta son verificados cruzadamente para equilibrar sesgos • Agentes como Phala, Spectral y Eliza revisan el trabajo de los demás @Mira_Network está haciendo que la IA sea confiable
@Shonik14 @stone_gettings @karansirdesai Etiquetando a algunos CTs que aman @Mira_Network @jayplayco I @kenodnb I @shannholmberg I @YashasEdu I @vvickym2 I @HM010169 I @IPALAU1 I @wang_xiaolou I @Edward__Park
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