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Los modelos de IA predeterminados de hoy tienen modelos de base más grandes, pero son lentos, costosos y difíciles de especializar.
Y al mirarlo, no escalas la inteligencia con un monolito de $10M.
Lo escalas con modularidad.
Ethereum no fue más rápido. Se volvió modular al dividir el estado en:
- Rollups
- Fragmentos
- Capas DA
@Mira_Network aplica el mismo principio a la IA a través de LoRA
LoRA = Fragmentos de Inteligencia
Cada LoRA es un pequeño módulo especializado; un fragmento de experiencia.
- Un LoRA para libros blancos de DeFi
- Uno para propuestas de DAO
- Uno para la resumación multilingüe
No necesitas generalistas.
Ustedes componen especialistas.
Cómo Funciona
1. ModelFactory: cualquiera puede entrenar módulos LoRA
2. OpenLoRA Registry: cada LoRA está en la cadena, es componible y trazable
3. Modelo Router: enruta consultas al enjambre de LoRA correcto
4. Nodos Mira: verifica salidas a través de consenso multimodal
Esto es justo como los fragmentos de Ethereum para la cognición.
Por qué este enfoque gana
- Más barato que volver a entrenar modelos completos
- Especialización más rápida
- Composición de IA abierta y descentralizada
Sin control central. Sin cajas negras.
Simplemente inteligencia modular; verificable, eficiente y construida para escalar.