io.net et Mira Network Forgent un Partenariat pour Améliorer la Fiabilité de l'IA

Dans un développement significatif pour le paysage de l’IA décentralisée, io.net, un DePIN pour le calcul GPU, a annoncé un partenariat stratégique avec Mira Network. Cette collaboration vise à relever les défis pressants de la précision et de la fiabilité de l’IA, dans le but de créer des solutions évolutives et décentralisées pour des applications avancées d’IA. En s’appuyant sur l’infrastructure GPU décentralisée d’io.net, Mira Network entend améliorer ses opérations tout en réduisant les coûts et la latence, ouvrant ainsi la voie à des mises en œuvre d’IA plus efficaces.
Un élément clé de ce partenariat est le soutien au Programme de Délégation de Nœuds de Mira Network, qui permet aux contributeurs de déléguer des ressources GPU. Cette initiative abaisse les barrières techniques pour les individus et les organisations désireux de s’engager dans l’écosystème de l’IA décentralisée, leur permettant de soutenir les opérations de consensus de Mira tout en gagnant des récompenses réseau. Alors que la technologie de l’IA continue d’évoluer, le partenariat vise à garantir que l’IA puisse fournir des informations cohérentes, fiables et impartiales, un sentiment partagé par Tausif Ahmed, Directeur du Développement Commercial chez io.net.
L’urgence de relever les défis de précision de l’IA est soulignée par les taux d’erreur actuels qui peuvent atteindre jusqu’à 30 % dans les tâches nécessitant un raisonnement avancé. Mira Network vise à atténuer ce problème grâce à des développements innovants qui évaluent les résultats générés par l’IA à travers divers modèles. Leurs nouvelles intégrations auraient réduit les erreurs de première passe à moins de 5 %, avec l’aspiration d’atteindre des taux d’erreur inférieurs à 0,1 % grâce à des recherches continues. Stone Gettings, Responsable de la Croissance chez Mira Network, souligne que le partenariat avec io.net sera crucial pour décentraliser davantage leur réseau et fournir aux utilisateurs un accès à des ressources GPU fiables, accélérant ainsi l’adoption de l’IA dans divers secteurs.
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