刚研究完 @Mira_Network 的验证层,瞬间醒悟:AI 可靠性才是王道啊
痛点戳中要害,速度卡顿成本爆表幻觉满天飞,产品卡在玩具关过不去
但他们这套 Verified Generation 牛逼,拆单元跨模型共识,96% 准头直击灵魂;上 Base 链永存,Irys 低成本秒检,落地 Learnrite 成本腰斩 Delphi 砍一刀,Klok 都通了
创作者那 0.1% $MIRA 激励,KaitoAI 策略明明白白,引用分析爬榜,靠谱
别迷模型热,先筑信任层,让 AI 输出变数据流,长线赚钱就稳了 $MIRA
刚研究 @Mira_Network 的验证层,才意识到解决AI的“可靠性”才是正路
痛点
速度慢、成本高、幻觉常见;产品很难从玩具到业务
怎么做到
Verified Generation把输出拆成可验证单元,跨模型共识(GPT‑5/Claude 3/Llama 3.3)交叉检验,平均96%准确;验证结果上链,Base主网永久记录;与Irys联动,低成本可编程存储与亚秒级检索
落地
Learnrite每题5美元→分钟级生成、成本降90%+;Delphi Digital用智能缓存与路由把研究成本砍到1/10;Klok等真实业务已跑通
创作者激励
KaitoAI Earn S2重置,0.1% $MIRA定向给顶级研究者;策略:明确引用、发布严谨分析、用证明爬榜
别追模型热度,先把信任层筑好;让AI输出变成可证数据流,才能长期赚钱 $MIRA

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