Io.net 與 Mira Network 合作，透過去中心化運算來推進無需信任的人工智慧驗證

用於 GPU 運算的去中心化實體基礎設施網路平台， io.net 宣布與 米拉網路 ，一家專門從事去信任人工智慧輸出驗證的提供者。此次合作旨在解決與人工智慧準確性和可靠性相關的挑戰，為高階人工智慧應用培育可擴展和去中心化的解決方案。

io.net 首席業務開發官 Tausif Ahmed 在一份書面聲明中表示：“只有當人工智慧持續提供可靠且公正的見解時，它的全部潛力才能發揮出來。” 「透過與 Mira Network 的合作，我們不僅解決了人工智慧的準確性挑戰，還展示了去中心化運算的優勢，」他補充道。

Mira 的人工智慧輸出驗證系統採用基於共識的方法來減少錯誤並提供可靠的結果。透過與 io.net Mira 可以有效地擴展其運營，利用去中心化 GPU 基礎設施來最大限度地降低成本和延遲。

價格實惠的 GPU 的可用性還將增強 Mira Network 的節點委託程序，該程序透過 io.net 的去中心化計算網路運行。這項措施使參與者能夠貢獻 GPU 資源來支援 Mira 的共識流程，同時獲得獎勵。透過減少技術障礙，該計劃鼓勵個人和組織更廣泛地參與去中心化人工智慧生態系統。

新合作夥伴將透過去中心化解決方案來應對人工智慧可靠性挑戰

Mira 正在使用先進的共識機制為無需信任的人工智慧系統開發驗證層。其網路整合了精細的二值化技術和分散式驗證協議，以確保大規模可靠的人工智慧效能。 Mira 擁有超過 200,000 萬的用戶群和多個生產級實施，在大語言模型 (LLM) 共識和驗證方面的創新正在重塑 AI 可靠性的標準。

隨著人工智慧採用的加速，企業經常遇到諸如高錯誤率等挑戰，在需要高階推理的任務中，錯誤率可能高達 30%。 Mira 透過複雜的共識方法解決了這個問題，該方法評估人工智慧在多個模型中產生的輸出。這種方法將初始錯誤降低至 5% 以下，而正在進行的研究目標率低至 0.1%。

在 io.net 全球分散式運算基礎設施的支援下，Mira 現在受益於對其驗證系統至關重要的可擴展且可靠的 GPU 資源。透過 io.net 提供的數千個 GPU 使 Mira 能夠滿足其不斷增長的用戶群，同時提供一致、低延遲的效能。

Mira Network 成長主管 Stone Gettings 在一份書面聲明中表示：“在 Mira，我們相信人工智慧的巨大潛力才剛開始被發現，可靠性和信任對於加速採用至關重要。”他補充說：“當我們準備啟動節點委託計劃時，io.net 的支持對於進一步分散我們的網絡，同時為用戶提供可靠的計算訪問權限而言將是非常寶貴的。”