io.net y Mira Network forjan una asociación para mejorar la fiabilidad de la IA

En un desarrollo significativo para el panorama de la IA descentralizada, io.net, un DePIN para computación GPU, ha anunciado una asociación estratégica con Mira Network. Esta colaboración está destinada a abordar los desafíos urgentes de la precisión y fiabilidad de la IA, con el objetivo de crear soluciones escalables y descentralizadas para aplicaciones avanzadas de IA. Al aprovechar la infraestructura de GPU descentralizada de io.net, Mira Network pretende mejorar sus operaciones al mismo tiempo que reduce costos y latencias, allanando así el camino para implementaciones de IA más eficientes.
Un componente clave de esta asociación es el apoyo al Programa de Delegadores de Nodos de Mira Network, que permite a los contribuyentes delegar recursos de GPU. Esta iniciativa reduce las barreras técnicas para individuos y organizaciones que desean participar en el ecosistema de IA descentralizado, permitiéndoles apoyar las operaciones de consenso de Mira mientras ganan recompensas de la red. A medida que la tecnología de IA continúa evolucionando, la asociación busca garantizar que la IA pueda ofrecer información consistente, fiable y sin sesgos, un sentimiento compartido por Tausif Ahmed, Director de Desarrollo Comercial de io.net.
La urgencia de abordar los desafíos de precisión de la IA se subraya por las tasas de error actuales que pueden alcanzar hasta el 30 % en tareas que requieren razonamiento avanzado. Mira Network tiene como objetivo mitigar este problema a través de desarrollos innovadores que evalúan las salidas generadas por la IA a través de varios modelos. Sus nuevas integraciones han reducido, según informes, los errores en el primer intento a menos del 5 %, con aspiraciones de lograr tasas de error de menos del 0,1 % a través de investigaciones continuas. Stone Gettings, Jefe de Crecimiento de Mira Network, enfatiza que la asociación con io.net será crucial para descentralizar aún más su red y proporcionar a los usuarios acceso a recursos de GPU fiables, acelerando así la adopción de la IA en varios sectores.
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