Io.net が Mira Network と提携し、分散コンピューティングによる信頼できない AI 検証を推進
簡単に言えば io.net は Mira Network と協力して AI の精度と信頼性の課題に対処し、高度な AI アプリケーションにおけるスケーラブルで分散化されたソリューションへの道を切り開きます。
GPUコンピューティングのための分散型物理インフラストラクチャネットワークプラットフォーム、 io.net ~との戦略的パートナーシップを発表した ミラネットワーク は、トラストレスな AI 出力検証を専門とするプロバイダーです。このコラボレーションは、AI の精度と信頼性に関連する課題に取り組み、高度な AI アプリケーション向けのスケーラブルで分散化されたソリューションを促進することを目的としています。
「AIの潜在能力は、信頼性が高く偏りのない洞察を一貫して提供して初めて発揮されます」とio.netの最高ビジネス開発責任者タウシフ・アーメド氏は声明文で述べた。「ミラ・ネットワークとの提携を通じて、AIの精度の課題に取り組むだけでなく、分散コンピューティングの強みを示すことにもなります」と同氏は付け加えた。
MiraのAI出力検証システムは、コンセンサスベースの方法を採用してエラーを減らし、信頼性の高い結果を提供します。 io.net Mira は、分散型 GPU インフラストラクチャを活用してコストと遅延を最小限に抑え、効率的に業務を拡大できます。
手頃な価格の GPU が利用可能になることで、io.net の分散コンピューティング ネットワークを通じて動作する Mira Network のノード デリゲーター プログラムも強化されます。このイニシアチブにより、参加者は報酬を獲得しながら、GPU リソースを提供して Mira のコンセンサス プロセスをサポートできます。このプログラムは、技術的な障壁を減らすことで、分散 AI エコシステムへの個人や組織の幅広い参加を促進します。
分散型ソリューションで AI の信頼性の課題に取り組む新たなパートナーシップ
Mira は、高度なコンセンサス メカニズムを使用して、トラストレス AI システムの検証レイヤーを開発しています。同社のネットワークは、洗練されたバイナリ化技術と分散検証プロトコルを統合し、大規模な AI パフォーマンスの信頼性を確保します。200,000 人を超えるユーザー ベースと複数の製品レベルの実装により、大規模言語モデル (LLM) のコンセンサスと検証における Mira のイノベーションは、AI の信頼性の標準を再構築しています。
AI の導入が加速するにつれ、企業は高度な推論を必要とするタスクで最大 30% に達する高いエラー率などの課題に直面することがよくあります。Mira は、複数のモデルにわたって AI 生成出力を評価する高度なコンセンサス手法によってこの問題に対処しています。このアプローチにより、初期エラーが 5% 未満に削減され、現在進行中の研究では 0.1% という低いエラー率を目標としています。
io.net のグローバルに分散されたコンピューティング インフラストラクチャのサポートにより、Mira は検証システムに不可欠なスケーラブルで信頼性の高い GPU リソースを活用できるようになりました。io.net を通じて数千の GPU を利用できるため、Mira は増加するユーザー ベースに対応しながら、一貫した低レイテンシのパフォーマンスを実現できます。
「ミラでは、AIの大きな可能性はまだ発見され始めたばかりであり、信頼性と信用が採用を加速させる上で不可欠であると考えています」と、ミラネットワークの成長責任者であるストーン・ゲッティングス氏は書面で述べた。「ノードデリゲータープログラムを開始する準備をする中で、io.netのサポートは、ユーザーに信頼性の高いコンピューティングへのアクセスを提供しながら、ネットワークをさらに分散化する上で非常に貴重となるでしょう」と同氏は付け加えた。
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