io.net et Mira Network s'associent pour améliorer la vérification AI sans confiance

mardi, décembre 10, 2024 12:00 AM
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Dans un développement significatif au sein des secteurs de la blockchain et de l’IA, io.net et Mira Network ont annoncé un partenariat stratégique visant à améliorer la vérification AI sans confiance. Cette collaboration combine les capacités de calcul GPU décentralisées d’io.net avec les techniques de consensus avancées de Mira Network pour relever les défis en cours d’exactitude, de fiabilité et d’évolutivité des résultats de l’IA. L’intégration de ces technologies devrait permettre une validation plus rapide, plus précise et plus rentable des données générées par l’IA, améliorant ainsi l’efficacité opérationnelle et réduisant la latence des services de Mira Network.

Au cœur de ce partenariat se trouve le système de vérification AI basé sur le consensus de Mira Network, qui réduit considérablement les taux d’erreur. En utilisant le vaste réseau GPU décentralisé d’io.net, Mira aura accès à un large éventail de puissance de calcul rentable, facilitant une validation des résultats de l’IA plus rapide et plus fiable. Cette collaboration soutient également le programme de délégués de nœuds de Mira, qui encourage les contributeurs à déléguer des ressources GPU et à participer aux opérations de vérification de l’IA, démocratisant ainsi l’accès à la technologie AI et permettant aux participants de gagner des récompenses.

Alors que la demande de solutions AI fiables augmente, le partenariat entre io.net et Mira Network est prêt à établir de nouvelles normes en matière d’exactitude de la vérification de l’IA. Les recherches actuelles indiquent que le raisonnement AI avancé peut avoir des taux d’erreur aussi élevés que 30 %, mais grâce à leur approche par consensus, Mira vise à réduire ces erreurs à moins de 5 %, avec un objectif à long terme d’atteindre moins de 0,1 %. Cet objectif ambitieux, soutenu par l’infrastructure GPU mondiale d’io.net, permettra à Mira Network de faire évoluer efficacement ses processus de vérification tout en maintenant des performances élevées et une faible latence, garantissant ainsi qu’il répond aux besoins de sa clientèle en expansion dans le paysage évolutif de l’IA.

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