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Os modelos de IA padrão de hoje têm modelos de base maiores, mas são lentos, caros e difíceis de especializar.
E olhando para isso, você não escala inteligência com um monólito de $10M.
Você escala isso com modularidade.
Ethereum não ficou mais rápido. Tornou-se modular ao dividir o estado em:
- Rollups
- Fragmentos
- Camadas DA
@Mira_Network aplica o mesmo princípio à IA através do LoRA
LoRA = Fragmentos de Inteligência
Cada LoRA é um pequeno módulo especializado; um fragmento de expertise.
- Um LoRA para whitepapers DeFi
- Um para propostas de DAO
- Uma para sumarização multilíngue
Você não precisa de generalistas.
Você compõe especialistas.
Como Funciona
1. ModelFactory: qualquer pessoa pode treinar módulos LoRA
2. OpenLoRA Registry: cada LoRA está em cadeia, é composável e rastreável
3. Modelo Router: direciona consultas para o enxame LoRA correto
4. Nós Mira: verificar saídas através de consenso multi-modelo
Isto é semelhante a como o Ethereum fragmenta para a cognição.
Por que esta abordagem vence
- Mais barato do que re-treinar modelos completos
- Especialização mais rápida
- Composição de IA aberta e descentralizada
Sem controlo central. Sem caixas negras.
Apenas inteligência modular; verificável, eficiente e construída para escalar.