这次 @irys_xyz 与 @Mira_Network 的合作确实值得深度解析。两个项目都专注于AI基础设施赛道，一个专注数据存储，一个专注验证可信。

🔍 AI可信度的根本问题

AI幻觉是feature。模型本质上在做概率匹配，寻找统计上最像正确答案的模式，而不是寻找真相本身。

Mira通过多模型共识验证解决这个问题。把AI输出转化为可独立验证的声明，分发给多个不同的AI模型投票。个体错误在聚合时会相互抵消，留下准确的信号。

⚡️ 数据基础设施

Mira的验证网络会产生海量数据——每次验证都要创建声明、分发到节点、聚合响应、达成共识、签发加密证书。

传统中心化存储与去中心化验证模型矛盾。我们不能在单一实体控制的基础设施上构建无信任的AI验证。

现有区块链存储要么太贵，要么性能不足以支撑AI系统的低延迟需求。

@irys_xyz 完美解决了以下关键问题：
1️⃣验证记录的加密完整性
2️⃣AI性能的全球复制
3️⃣规模化的成本效益存储

💰 经济模型

Mira采用混合PoW/PoS机制，节点运营商需要质押价值参与验证。持续偏离共识或表现出操控模式的节点会被削减质押。

IRYS的'成本价'模型让存储TB到PB级别的AI数据在经济上可持续。数据不只是静态存储，会成为其他应用可以引用、构建和交互的基础设施。

目前Mira已经为400万+用户提供服务，每周处理数百万查询。Klok应用和AI占星平台都在使用这套验证框架。

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个人认为这次合作的意义是Mira确保AI输出通过去中心化共识是正确的， @irys_xyz 确保这些共识记录是不可变且全球可访问。