¡Bebés, buenas noches! Hoy quiero hablarles de dos proyectos que he estado siguiendo, uno es @Mira_Network y el otro es @irys_xyz, ambos son proyectos que no he dejado de seguir desde hace bastante tiempo.

Hablando en serio, he estado siguiendo el proyecto @Mira_Network paso a paso, desde el momento en que se lanzó la primera actividad de la temporada. En ese momento, sentí que los problemas que quería resolver eran muy concretos:

Ahora, generar cosas con IA es rápido, escribir código, hacer análisis y cosas así es varias veces más rápido que las personas, pero no se puede evitar que siempre cometa errores, a pesar de que está seguro de que tiene razón, a veces incluso lleva los prejuicios de los datos de entrenamiento, y necesitamos que las personas estén siempre atentas para estar tranquilos.

En ese momento pensé, si hubiera una manera de que lo que produce la IA tuviera atributos confiables, seguramente tendría éxito, así que he seguido prestando atención hasta ahora.

Curiosamente, @irys_xyz, yo también he estado siguiendo esto últimamente. Para ser sincero, mi clasificación está bastante baja, aunque parece que no he sido reconocido recientemente, pero aún así sigo perseverando.

Principalmente creo que, ahora que la IA genera tantos datos todos los días, ya sea para el entrenamiento de modelos o para generar contenido, al final siempre hay que encontrar un lugar para almacenarlos, pero el lugar de almacenamiento es crucial.

El almacenamiento "seguro, rápido y barato" hecho por Irys es, de hecho, una necesidad oculta a gran escala de la IA, que aún no ha llegado al momento en que más personas lo vean.

Los primeros días vi que en realidad habían colaborado, mi primera reacción fue que esto encajaba. Mira había tenido una lógica de verificación y almacenamiento de datos, uno debía ser descentralizado y el otro era centralizado, esta contradicción siempre había estado atascada sin solución, pero cuando llegó Irys, directamente solucionó este gran error.

■La clave de su colaboración radica en el cierre del ciclo de trabajo.
Mira se encarga de descomponer el contenido para analizarlo, utilizando votación de múltiples modelos y un mecanismo de staking, asegurando que lo que dice la IA sea la verdad.

Irys utiliza la tecnología de certificación criptográfica y copia de seguridad de nodos globales, pudiendo almacenar grandes cantidades de datos por muy poco dinero, además de garantizar que los datos no sean modificados y que se puedan consultar en cualquier momento, guardando bien los resultados verificados por Mira.

■Lo más impresionante de esta colaboración es que realmente se ha utilizado la tecnología.

En la aplicación Klok, ahora se pueden usar varias IA para responder preguntas al mismo tiempo, Mira se encarga de verificar si las respuestas son confiables, e Irys asegura que los registros de preguntas y respuestas y los resultados de verificación sean accesibles y seguros.

También hay una plataforma de astrología AI, que debe generar un número extremadamente grande de contenidos personalizados y cumplir con las regulaciones del GDPR, gracias al almacenamiento flexible de Irys, que puede ampliarse automáticamente a medida que aumenta el contenido, resolviendo de inmediato los dos grandes problemas de almacenamiento y seguridad.

Ahora la IA no está cada vez más de moda, la demanda de almacenamiento de datos también está aumentando, Mira puede aprovechar las ventajas de Irys para expandir la escala de la verificación y resolver por completo el problema de "almacenamiento lento y funcionamiento lento" en las aplicaciones de IA.

¡Una colaboración como esta, donde uno se encarga de verificar de manera confiable la salida de la IA y otro se encarga de almacenar los datos de manera segura y económica, es realmente la dirección hacia un AI más confiable y escalable!
#Mira irys