La IA no falla porque esté equivocada. Falla porque no podemos probar que esté en lo correcto.
Mira no lo resuelve con más modelos, sino con una capa de verificación que es abierta, auditable y construida en la cadena.
@Mira_Network presenta un nuevo primitivo de confianza para la pila de IA, convirtiendo salidas opacas en flujos de datos verificados por consenso.
Aquí está cómo Mira desbloquea la confianza a gran escala a través de tres pilares componibles:
• Colaboración Abierta • Verificación de Datos Abiertos • Arquitectura de Código Abierto.
1. Colaboración Abierta
Mira ya se ha asociado con jugadores de los sectores de la ley, los juegos, las finanzas y la educación, donde la confianza en los resultados de la IA no es negociable.
Cada socio aprovecha la red descentralizada de Mira para verificar las salidas de IA en la cadena sin requerir intervención humana o supervisión centralizada.
Esto convierte a Mira en un motor de confianza plug-and-play para casos de uso de IA específicos de verticales.
2. Verificación de Datos Abiertos
El actual panorama de la IA tiene un punto ciego: no puedes verificar de manera independiente si la salida de un modelo es correcta.
Mira resuelve esto utilizando consenso de múltiples LLMs para verificar las salidas, elevando las garantías de confianza del 70% a un 96% de precisión.
Esto hace que Mira no solo sea una modelo de corredor, sino una auditora descentralizada para la IA.
3. Arquitectura de Código Abierto
Mira no es una infraestructura de caja cerrada.
Es una arquitectura abierta y modular construida sobre rieles de blockchain, donde los desarrolladores pueden crear sus propias aplicaciones, conectarse a la capa de verificación de Mira y desplegar lógica específica para casos de uso.
En un mundo de IA opaca, Mira es abierta por defecto.
-- Conclusión
Mira no está tratando de reemplazar la capa de IA.
Está construyendo algo más fundamental: una capa de verificación pública y componible que se sitúa entre los modelos y los usuarios finales.
En un mundo de IA donde la confianza es escasa, Mira pone una marca de verificación donde más importa✅.
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La IA no falla porque esté equivocada. Falla porque no podemos probar que esté en lo correcto.
Mira no lo resuelve con más modelos, sino con una capa de verificación que es abierta, auditable y construida en la cadena.
@Mira_Network presenta un nuevo primitivo de confianza para la pila de IA, convirtiendo salidas opacas en flujos de datos verificados por consenso.
Aquí está cómo Mira desbloquea la confianza a gran escala a través de tres pilares componibles:
• Colaboración Abierta
• Verificación de Datos Abiertos
• Arquitectura de Código Abierto.
1. Colaboración Abierta
Mira ya se ha asociado con jugadores de los sectores de la ley, los juegos, las finanzas y la educación, donde la confianza en los resultados de la IA no es negociable.
Cada socio aprovecha la red descentralizada de Mira para verificar las salidas de IA en la cadena sin requerir intervención humana o supervisión centralizada.
Esto convierte a Mira en un motor de confianza plug-and-play para casos de uso de IA específicos de verticales.
2. Verificación de Datos Abiertos
El actual panorama de la IA tiene un punto ciego: no puedes verificar de manera independiente si la salida de un modelo es correcta.
Mira resuelve esto utilizando consenso de múltiples LLMs para verificar las salidas, elevando las garantías de confianza del 70% a un 96% de precisión.
Esto hace que Mira no solo sea una modelo de corredor, sino una auditora descentralizada para la IA.
3. Arquitectura de Código Abierto
Mira no es una infraestructura de caja cerrada.
Es una arquitectura abierta y modular construida sobre rieles de blockchain, donde los desarrolladores pueden crear sus propias aplicaciones, conectarse a la capa de verificación de Mira y desplegar lógica específica para casos de uso.
En un mundo de IA opaca, Mira es abierta por defecto.
-- Conclusión
Mira no está tratando de reemplazar la capa de IA.
Está construyendo algo más fundamental: una capa de verificación pública y componible que se sitúa entre los modelos y los usuarios finales.
En un mundo de IA donde la confianza es escasa, Mira pone una marca de verificación donde más importa✅.