【Membangun ekosistem AI jaringan Desentralisasi--Mira @Mira_Network 】
Mira（@Mira_Network）dilahirkan dari wawasan @karansirdesai dan @hapchap88, bertujuan untuk menghadapi salah satu tantangan besar dalam pengembangan kecerdasan buatan (AI): keterbatasan bawaan model bahasa besar (LLM) dalam memastikan akurasi dan netralitas keluaran.
Model-model ini sering kali dengan percaya diri mengeluarkan informasi yang salah—yang disebut "halusinasi"—atau menunjukkan bias sistemik akibat penyimpangan dalam data pelatihan.
Mira melalui pengenalan kerangka inovatif "Flows" ini, mengabstraksikan infrastruktur AI, mengintegrasikan model, data, dan komputasi menjadi unit modular, memungkinkan pengembang untuk fokus pada penyelesaian masalah pengguna, bukan terjebak dalam manajemen infrastruktur yang rumit;
Mira berjalan di jaringan desentralisasi, membangun ekosistem terbuka di mana kontributor berbagi Flows, membentuk pasar sumber daya AI yang dinamis, menekankan kepercayaan dan partisipasi tanpa batas.
Inti dari Mira terletak pada mekanisme verifikasi berbasis konsensus yang bertujuan untuk meningkatkan kredibilitas output AI.
Berbeda dengan LLM tradisional yang bergantung pada model tunggal, Mira menggunakan proses verifikasi multi-model untuk mengurangi "ilusi"—yaitu kesalahan acak namun percaya diri—serta bias, yaitu kecenderungan sistemik terhadap pandangan tertentu. Misalnya, bias dapat menyebabkan AI secara halus cenderung pada posisi politik tertentu atau lebih "ramah" terhadap kelompok tertentu, yang memiliki risiko sosial yang lebih besar dibandingkan dengan kesalahan yang terjadi sesekali. Mekanisme verifikasi Mira dibagi menjadi tiga langkah kunci: Binarisasi: Output AI dipecah menjadi pernyataan independen yang dapat diverifikasi. Misalnya, "Bumi mengorbit matahari, bulan mengorbit Bumi" akan dipecah menjadi dua pernyataan terpisah yang diverifikasi satu per satu, untuk mencegah jawaban yang terlihat benar secara keseluruhan namun salah dalam detail.
▶️Verifikasi Terdistribusi: Pernyataan-pernyataan ini dialokasikan ke berbagai node verifikasi di jaringan Mira, di mana setiap node terdiri dari satu atau beberapa model, yang hanya menilai pernyataan yang dialokasikan tanpa mengakses konteks lengkap, untuk memastikan netralitas evaluasi.
▶️Mekanisme konsensus: Mira menggunakan sistem yang mirip dengan proof of work, di mana model verifikasi harus mempertaruhkan token untuk berpartisipasi dalam evaluasi. Setiap node melakukan inferensi terhadap kebenaran pernyataan, dan hanya jika hampir semua model setuju, pernyataan tersebut dianggap dapat dipercaya. Node yang tidak akurat atau tidak dapat diandalkan akan menghadapi hukuman pemotongan token untuk mendorong inferensi yang ketat.
Metode yang didorong oleh konsensus ini memanfaatkan penilaian kolektif dari banyak model untuk mendekati kebenaran faktual, menyeimbangkan trade-off antara akurasi dan bias. Semakin luas data pelatihan, kemungkinan bias dapat berkurang, tetapi risiko ilusi meningkat; jika pembersihan data terlalu ketat, maka dapat memperbesar kecenderungan tertentu. Verifikasi multi-model Mira menyediakan solusi yang seimbang, menekankan akurasi daripada sekadar presisi, dengan menyadari bahwa output yang logis tetapi salah arah sama sekali tidak berharga.
Mira lebih lanjut membedakan antara ilusi dan bias: ilusi seperti pemanah yang kadang-kadang melenceng dari target, terlihat jelas tetapi dapat dikenali; bias seperti anak panah yang terus-menerus condong ke satu sisi, tersembunyi tetapi berdampak jauh. Yang terakhir, karena sistemiknya, lebih mungkin membentuk persepsi dan keputusan sosial secara diam-diam, sehingga perlu diatasi lebih dahulu. Mira menyeimbangkan bias individu melalui konsensus multi-model untuk mendekati kebenaran dengan "pemungutan suara kolektif", metodenya ketat dan dapat diandalkan.
Hanya dalam waktu lebih dari enam bulan, Mira telah mencapai kemajuan signifikan, menarik beberapa tim untuk memanfaatkan Flow Market-nya, dalam bidang cryptocurrency, game, SaaS, pendidikan, dan barang konsumsi untuk mengembangkan produk asli AI. Aplikasi unggulannya, Klok — sebuah asisten crypto berbasis AI yang sedang dalam tahap pengujian tertutup, memberikan wawasan mendalam, data terstruktur, dan strategi portofolio kepada pengguna, saat ini sedang dibuka untuk lebih banyak pengguna.
Popularitas tinggi Mira di platform @Arbitrum dan kegiatan peringkat @KaitoAI semakin menegaskan pengaruhnya.
Melihat ke depan, Mira berencana untuk mendefinisikan kembali mekanisme kepercayaan dalam pengembangan AI melalui lebih banyak penelitian dan produk yang inovatif.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
【Membangun ekosistem AI jaringan Desentralisasi--Mira @Mira_Network 】
Mira（@Mira_Network）dilahirkan dari wawasan @karansirdesai dan @hapchap88, bertujuan untuk menghadapi salah satu tantangan besar dalam pengembangan kecerdasan buatan (AI): keterbatasan bawaan model bahasa besar (LLM) dalam memastikan akurasi dan netralitas keluaran.
Model-model ini sering kali dengan percaya diri mengeluarkan informasi yang salah—yang disebut "halusinasi"—atau menunjukkan bias sistemik akibat penyimpangan dalam data pelatihan.
Mira melalui pengenalan kerangka inovatif "Flows" ini, mengabstraksikan infrastruktur AI, mengintegrasikan model, data, dan komputasi menjadi unit modular, memungkinkan pengembang untuk fokus pada penyelesaian masalah pengguna, bukan terjebak dalam manajemen infrastruktur yang rumit;
Mira berjalan di jaringan desentralisasi, membangun ekosistem terbuka di mana kontributor berbagi Flows, membentuk pasar sumber daya AI yang dinamis, menekankan kepercayaan dan partisipasi tanpa batas.
Inti dari Mira terletak pada mekanisme verifikasi berbasis konsensus yang bertujuan untuk meningkatkan kredibilitas output AI.
Berbeda dengan LLM tradisional yang bergantung pada model tunggal, Mira menggunakan proses verifikasi multi-model untuk mengurangi "ilusi"—yaitu kesalahan acak namun percaya diri—serta bias, yaitu kecenderungan sistemik terhadap pandangan tertentu. Misalnya, bias dapat menyebabkan AI secara halus cenderung pada posisi politik tertentu atau lebih "ramah" terhadap kelompok tertentu, yang memiliki risiko sosial yang lebih besar dibandingkan dengan kesalahan yang terjadi sesekali. Mekanisme verifikasi Mira dibagi menjadi tiga langkah kunci: Binarisasi: Output AI dipecah menjadi pernyataan independen yang dapat diverifikasi. Misalnya, "Bumi mengorbit matahari, bulan mengorbit Bumi" akan dipecah menjadi dua pernyataan terpisah yang diverifikasi satu per satu, untuk mencegah jawaban yang terlihat benar secara keseluruhan namun salah dalam detail.
▶️Verifikasi Terdistribusi: Pernyataan-pernyataan ini dialokasikan ke berbagai node verifikasi di jaringan Mira, di mana setiap node terdiri dari satu atau beberapa model, yang hanya menilai pernyataan yang dialokasikan tanpa mengakses konteks lengkap, untuk memastikan netralitas evaluasi.
▶️Mekanisme konsensus: Mira menggunakan sistem yang mirip dengan proof of work, di mana model verifikasi harus mempertaruhkan token untuk berpartisipasi dalam evaluasi. Setiap node melakukan inferensi terhadap kebenaran pernyataan, dan hanya jika hampir semua model setuju, pernyataan tersebut dianggap dapat dipercaya. Node yang tidak akurat atau tidak dapat diandalkan akan menghadapi hukuman pemotongan token untuk mendorong inferensi yang ketat.
Metode yang didorong oleh konsensus ini memanfaatkan penilaian kolektif dari banyak model untuk mendekati kebenaran faktual, menyeimbangkan trade-off antara akurasi dan bias. Semakin luas data pelatihan, kemungkinan bias dapat berkurang, tetapi risiko ilusi meningkat; jika pembersihan data terlalu ketat, maka dapat memperbesar kecenderungan tertentu. Verifikasi multi-model Mira menyediakan solusi yang seimbang, menekankan akurasi daripada sekadar presisi, dengan menyadari bahwa output yang logis tetapi salah arah sama sekali tidak berharga.
Mira lebih lanjut membedakan antara ilusi dan bias: ilusi seperti pemanah yang kadang-kadang melenceng dari target, terlihat jelas tetapi dapat dikenali; bias seperti anak panah yang terus-menerus condong ke satu sisi, tersembunyi tetapi berdampak jauh. Yang terakhir, karena sistemiknya, lebih mungkin membentuk persepsi dan keputusan sosial secara diam-diam, sehingga perlu diatasi lebih dahulu. Mira menyeimbangkan bias individu melalui konsensus multi-model untuk mendekati kebenaran dengan "pemungutan suara kolektif", metodenya ketat dan dapat diandalkan.
Hanya dalam waktu lebih dari enam bulan, Mira telah mencapai kemajuan signifikan, menarik beberapa tim untuk memanfaatkan Flow Market-nya, dalam bidang cryptocurrency, game, SaaS, pendidikan, dan barang konsumsi untuk mengembangkan produk asli AI. Aplikasi unggulannya, Klok — sebuah asisten crypto berbasis AI yang sedang dalam tahap pengujian tertutup, memberikan wawasan mendalam, data terstruktur, dan strategi portofolio kepada pengguna, saat ini sedang dibuka untuk lebih banyak pengguna.
Popularitas tinggi Mira di platform @Arbitrum dan kegiatan peringkat @KaitoAI semakin menegaskan pengaruhnya.
Melihat ke depan, Mira berencana untuk mendefinisikan kembali mekanisme kepercayaan dalam pengembangan AI melalui lebih banyak penelitian dan produk yang inovatif.
#Mira # KAITO #KaitoAI # KaitoYappers #yapperseason