【构建去中心化网络AI生态系统--Mira @Mira_Network 】

Mira（@Mira_Network）は、@karansirdesai と @hapchap88 の洞察から生まれ、人工知能（AI）開発における大きな課題に対処することを目的としています。それは、大型言語モデル（LLM）の出力の正確性と中立性を確保する上での固有の限界です。

これらのモデルは、自信満々に誤った情報を出力することがよくあります——いわゆる「幻覚」——または、トレーニングデータのバイアスにより、体系的な偏見を示すことがあります。

Miraは「Flows」という革新的なフレームワークを導入することによって、AIインフラを抽象化し、モデル、データ、計算をモジュール化されたユニットとして統合し、開発者が煩雑なインフラ管理に悩むことなくユーザーの問題解決に集中できるようにします;

Miraは分散化ネットワーク上で動作し、オープンなエコシステムを構築し、貢献者がここでFlowsを共有し、活気に満ちたAIリソース市場を形成し、信頼と無障壁の参加を強調しています;

Miraの核心は、その合意に基づく検証メカニズムにあり、AI出力の信頼性を向上させることを目的としています。

従来の単一モデルに依存するLLMとは異なり、Miraは複数のモデル検証プロセスを採用して「幻覚」—すなわち、ランダムだが自信を持った誤り—や偏見、つまり特定の見解に対する系統的な傾向の問題を軽減します。例えば、偏見はAIが特定の政治的立場に微妙に傾いたり、特定のグループに対してより「友好的」であったりすることを引き起こす可能性があり、これは時折の誤りよりも潜在的な社会的リスクを伴います。Miraの検証メカニズムは三つの重要なステップに分かれています：二元化（Binarization）：AIの出力は独立した、検証可能な文に分解されます。例えば、「地球は太陽の周りを回り、月は地球の周りを回る」という文は、全体として正しく見えるが細部が間違っている回答が誤魔化されないように、二つの独立した文に分割され、個別に検証されます。

▶️分散化検証：これらのステートメントはMiraネットワーク内の異なる検証ノードに割り当てられ、各ノードは1つまたは複数のモデルで構成され、割り当てられたステートメントに対してのみ判断を行い、完全な文脈には触れず、評価の中立性を確保します。

▶️コンセンサスメカニズム：Miraはプルーフ・オブ・ワークに似たシステムを採用しており、検証モデルは評価に参加するためにトークンをステーキングする必要があります。各ノードはステートメントの真偽を推論し、ほぼすべてのモデルが一致して同意した場合にのみ、そのステートメントは信頼できると見なされます。不正確または信頼性のないノードはトークンの差し引きの罰則に直面し、厳密な推論を促進します。

このコンセンサス駆動型のアプローチは、多様なモデルの集団的判断を利用して事実の真実に近づき、精度と偏見のトレードオフをバランスさせます。トレーニングデータが広範であればあるほど、偏見は減少する可能性がありますが、幻覚のリスクは増加します。データクリーニングが厳しすぎると、特定の傾向が拡大する可能性があります。Miraの多様なモデル検証は、単なる精度ではなく正確性を強調し、論理的に一貫していても方向性が誤っている出力には何の価値もないことを認識したバランスの取れた解法を提供します。

ミラは幻覚と偏見をさらに区別しました：幻覚は弓矢が時折的から外れるようなもので、目立つが認識可能です；偏見は矢が一方に持続的に偏るようなもので、潜在的ですが影響は深遠です。後者はその体系的な性質から、社会的認知や意思決定を静かに形成する可能性が高いため、優先的に解決する必要があります。ミラは多モデルの合意を通じて個人の偏見をバランスさせ、「集団投票」によって真実に近づく方法を採用しており、その方法は厳密かつ信頼性があります。

わずか半年余りの間に、Miraは顕著な進展を遂げ、複数のチームがそのFlow Marketを利用して、暗号通貨、ゲーム、SaaS、教育、消費財などの分野でAIネイティブ製品を開発しています。そのフラッグシップアプリKlok——現在クローズドテスト段階にあるAI駆動の暗号アシスタントは、ユーザーに深い洞察、構造化データ、ポートフォリオ戦略を提供しており、現在、より多くのユーザーに開放されています。

Miraの@Arbitrumプラットフォームでの高い人気と@KaitoAIのランキング活動は、その影響力をさらに示しています。

未来を展望し、Miraはさらなる画期的な研究と製品を通じて、AI開発の信頼メカニズムを再定義することを計画しています。

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