【英文长推】Mira 简介：无需信任的可验证人工智能

Mira 的技术优势： 1）内容分片与二值化（Sharding & Binarization）：Mira 将复杂的 AI 生成内容分解为更小的、独立的验证单元。这种分片机制确保每段内容都可以被一致性地评估，从而消除了传统评估中因复杂性导致的模糊性。 2）多模型集成验证（Ensemble Verification）：传统验证通常依赖单一模型（如 GPT-4），但这种方法容易受到成本高昂、偏差明显的局限。Mira 的突破在于采用多模型集成（ensemble），通过多个模型协作验证输出，降低误差率并提高一致性。研究表明，多模型协作的准确性显著高于单一模型，同时成本降低 7 倍以上。例如，Mira 的 LLM 验证小组（PoLL）通过专家小组形式对 AI 输出进行评估，集成不同模型的长处，以更可靠地过滤幻觉和偏差。 Mira 基于区块链的去中心化架构，通过数据分片与分发的机制确保验证的透明性与安全性。用户通过 API 提交 AI 输出数据，Mira 将其分片并转化为多选题，再分发至验证节点，由各节点独立验证后返回结果。多个节点通过共识机制生成最终验证结果，并将加密证明存储在区块链上，形成不可篡改的验证记录。此外，Mira 引入动态隐私等级机制，允许用户根据数据敏感性调整分片数量，从而提供更高的隐私保护。为了确保节点诚实工作，Mira 使用验证证明（Proof-of-Verification）激励机制，要求节点押注代币，并对提交错误或虚假结果的节点进行惩罚，如扣除押金或通过共识机制识别并惩罚恶意节点，从而保障网络的可靠性和安全性。 尽管 Mira 的方法具有潜力，但在实际实施中还是会面临一些挑战。例如延迟问题，多模型协作需同步结果，达到共识会引入一定延迟，目前更适合批量处理场景。此外，跨模型协调评估并保持共识机制稳定需要大量技术投入。同时，尽管单个模型计算较小，多个模型协作会增加整体算力需求。Mira 的 2025 路线图聚焦于逐步实现去中心化与功能扩展。第一阶段是当前的信任构建阶段，依赖可信节点运营商建立初步网络基础。第二阶段引入设计重复机制，通过多个节点验证同一请求，识别并移除恶意节点，实现渐进去中心化。第三阶段计划推出原生验证模型，提供内置验证的生成式模型 API，让用户直接获得预验证输出。此外，Mira 计划在 2025 年初推出公测网，并发布 Mira Flows，这是一款用于快速构建 API 驱动的 AI 应用的工作流产品，同时预计在 2025 年第一季度启动代币发行，进一步推动其生态系统的发展。【原文为英文】\n原文链接