今日のデフォルトのAIはより大きな基盤モデルを持っていますが、それは遅く、高価で、専門化が難しいです。

それを見ていると、$10Mのモノリスで知性をスケールすることはできません。
モジュラリティでそれを拡張します。

イーサリアムは速くならなかった。状態を分割することでモジュラー化した:

- ロールアップ
- シャード
- DAレイヤー

@Mira_Networkは、LoRAを通じてAIに同じ原理を適用しています

LoRA = インテリジェンスシャード

各LoRAは小さな専門モジュールであり、専門知識の断片です。

- DeFiホワイトペーパー用の1つのLoRA
- DAOの提案のための1つ
- 1つは多言語要約用です

一般的な専門家は必要ありません。
あなたは専門家を編成します。

どのように動作するか

1. ModelFactory: 誰でもLoRAモジュールをトレーニングできます

2. OpenLoRA レジストリ: 各 LoRA はオンチェーンであり、コンポーザブルで、トレース可能です。

3. モデルルーター: クエリを正しいLoRAスワームにルーティングします

4. ミラノード: マルチモデルコンセンサスを通じて出力を検証する

これは、Ethereumが認知のためにシャーディングするのと同じです。

なぜこのアプローチが勝つのか

- フルモデルを再訓練するよりも安価
- より速い専門化
- オープンで分散型のAI作曲

中央管理なし。ブラックボックスなし。

ただのモジュラーインテリジェンス; 検証可能で効率的、スケールに対応して構築されています。