La boîte noire représente l'inconnu, et de plus en plus d'incertitudes créent davantage de boîtes noires. Les résultats de l'IA traditionnelle semblent très convaincants, mais il est impossible de garantir l'exactitude des réponses. C'est comme une boîte noire qui parle, vous donne des réponses mais ne vous dit pas le processus de raisonnement.

Irys & Mira —— Améliorer la crédibilité de l'IA

@irys_xyz fournit un stockage de données programmable, transformant les enregistrements de validation en actifs on-chain immuables et directement exécutables.

@Mira_Network fournit une couche de validation AI décentralisée, atteignant un consensus à travers plusieurs modèles pour filtrer les illusions et les biais.

L'occasion de collaborer :
1️⃣ Assurez-vous de l'exactitude des sorties de l'IA
2️⃣ Fournir une chaîne de preuves auditables pour la prise de décision par l'IA

⚡️ Itération de l'architecture technique

Les solutions traditionnelles font toujours des compromis entre la performance et la transparence.

La combinaison Irys + Mira satisfait simultanément les exigences de validation et de stockage par un traitement en couches. Le processus de validation se déroule dans le réseau décentralisé de Mira, et les résultats de validation ainsi que la trace d'audit complète sont stockés sur la chaîne de données programmable d'Irys.

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Lorsque la sortie de l'IA devient vérifiable et traçable, les utilisateurs osent confier des activités critiques à l'IA.

Irys a déjà traité plus de 600 millions de transactions de données, plus de 4 millions de portefeuilles actifs et plus de 80 partenaires stratégiques axés sur les cas d'utilisation de l'IA.

La couche de validation de Mira rend ces données plus précieuses, car chaque point de données est accompagné d'une étiquette de crédibilité.

Il est possible que ce modèle de collaboration d'@irys_xyz soit en train de changer les normes des infrastructures AI.