在2017年至2020年期間，Chainlink通過在鏈上驗證價格數據，解鎖了無信任的去中心化金融。如果你的借貸協議沒有防篡改的數據，就會被利用。

快進到2025年——基礎設施差距發生了變化。
現在需要驗證的不是價格數據源。
這是人工智能推理。

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— 📌 爲什麼人工智能需要自己的預言機

像GPT-4o、Claude和Llama 3.1這樣的LLM在去中心化金融、法律操作、醫療保健等領域爲代理提供支持。但它們會產生大量幻覺。更糟的是，它們之間會相互矛盾。

問題不僅僅是模型質量——而是架構。

大型語言模型無法平衡準確性和中立性：

+ 更多訓練數據 = 更少偏見，更多幻覺

+ 較少的策展 = 更多的偏見，較少的幻覺

這使得AI輸出在根本上不可靠。
在高風險系統(例如，金融、治理、安全)中，這是不可接受的。

Mira Network — 通過去中心化共識驗證AI輸出的推理預言機。

這是它的工作原理：

1️⃣ 二值化

長篇AI回復通常充滿了多層次的主張。Mira將它們分開以提高清晰度。

例如，“比特幣於2009年創建，供應量上限爲2100萬”
→ 變爲:
• 比特幣於2009年推出
• 比特幣的供應上限爲2100萬

每個事實都是獨立的——並且可以獨立驗證。

2️⃣ 分布式驗證

這些小額的索賠被路由到不同的驗證者。
每一個人都使用獨特的模型來檢查索賠——Claude，GPT-4o，DeepSeek等。

沒有驗證者看到完整的輸入，因此隱私得到了保護——而判斷保持分散。

3️⃣ 驗證證明 = 工作 + 質押

驗證者不會猜測。他們投入資源並進行實際推理。
沒有挖礦難題 — 只有有意義的人工智能工作。

如果一個節點試圖操控系統，它會受到懲罰。驗證不僅僅是計算——它還是問責。

4️⃣ 模型共識

米拉不相信簡單的3/5。

如果模型幾乎一致不同意，則該聲明不成立。
接近是不夠的——只有一致的答案才能向前推進。

這就是使米拉成爲一個推理神諭的原因——不僅僅是另一個過濾器。

— 📌 增長指標

+ 450萬總用戶

+ 90% 減少代理輸出中的幻覺

節點委托人計劃 + SDK 已在去中心化金融 + 遊戲中使用

— 📌 我的看法

Chainlink通過驗證價格來保護去中心化金融。
米拉可以通過驗證認知來確保自主AI。

原始元素可能會改變，但模式不會：

• 基礎設施優先。
• 價值累積於他人所構建的事物上。

而那一層仍然被嚴重低估。