MessariはMira研究報告を発表：日平均処理30億トークン、事実正確率が96%に向上

ChainCatcher のメッセージ、Messari が分散型 AI インフラ Mira の研究報告を発表しました。Mira は分散モデルの合意メカニズムを通じて AI の出力の信頼性を最適化し、その検証層は金融、教育などのシーンにおける AI の事実の正確性を 70% から 96% に向上させることができます。このプロトコルは AI の出力を独立した事実の声明に分解し、Io.Net、Aethir などのノードオペレーターが提供する異種モデルによって相互検証を行い、2/3 以上のノードの合意が必要です。

Mira は現在、日平均で 30 億以上のテキストトークンを処理しており、チャットボット、教育プラットフォームなど 450 万ユーザーをカバーしています。プロトコルは経済的インセンティブモデルを採用しており、検証ノードは貢献度に応じて報酬を得ることができ、異常ノードは罰せられます。パートナーには Hyperbolic、Exabits などの分散型 GPU 計算力供給者が含まれており、ノード委託メカニズムを通じて計算力の拡張を実現しています。

チームのデータによると、このプロトコルは AI の幻覚率を 90% 減少させ、単一の検証処理にかかる時間は 30 秒未満です。ユーザーはチェーン上の証明を通じて検証プロセスを追跡でき、各出力には暗号証明書が添付され、モデルの投票詳細が記録されています。現在、Klok などの統合アプリケーションはこの技術を利用して教育コンテンツの生成を最適化しており、将来的には医療診断などの高リスク分野に拡張する予定です。