從 @Mira_Network 的工作機制拆解如何辨別AI說的是真話！

現在的大多數用LLM模型的AI，經常一本正經的胡說八道，其實都沒法做到可信。不是技術不行，是原理上就存在限制，無法同時要它準確又中立。

你訓練的數據越多，越能減少偏見，但容易開始編故事。數據清洗得越幹淨，可能就更偏向某種立場。

Mira 的核心機制是共識驗證。其實就是不再依賴一個模型的回答，通過多個模型一起參與判斷。只有當大家都說是，這條回答才算通過驗證。

整個流程分爲以下三步！

1⃣Binarization
AI 的回答不是一整段拿去判斷，而是拆分成一句一句的小判斷。
比如：地球繞着太陽轉，月亮繞着地球轉。
Mira 會把這句話拆成：
地球繞着太陽轉
月亮繞着地球轉

每一句話都會被獨立驗證。它避免了整體聽起來好像對，其實細節全錯的問題。

2⃣分布式驗證
這些拆出來的語句會被送到 Mira 網路中的不同驗證節點，每個節點都是一個模型或一組模型，它們不會看到完整的上下文，只負責判斷自己那一條真假，保證驗證更中立。

3⃣驗證共識機制
Mira 的“工作量證明”是真實的 AI 推理。

每個驗證模型都要 stake（質押）代幣，驗證完回答要給出結果。
如果表現不好會被“slash”，扣掉質押的代幣。

模型的“共識計算”必須幾乎所有模型都同意一條判斷才算通過。這種機制，就是在用模型間的“多元共識”來逼近事實本身。

說到底， @Mira_Network 就是給AI 的輸出加了一層可信度證明，這一層是通過共識達成的，而不是憑單個模型進行驗證。