今天的默认AI拥有更大的基础模型，但它们速度慢、成本高且难以专业化。

而从中来看，你无法用一个1000万美元的巨头来提升智能。
你通过模块化来扩展它。

以太坊并没有变得更快。它通过将状态拆分为模块化的方式：

-rollups
- 分片
- DA 图层

@Mira_Network 将相同的原则应用于 AI，通过 LoRA

LoRA = 智能碎片

每个LoRA都是一个小型、专业化的模块；一个专业知识的片段。

- 一种用于DeFi白皮书的LoRA
- 一个用于DAO提案
- 用于多语言摘要

你不需要通才。
您组成了专家。

它是如何运作的

1. ModelFactory: 任何人都可以训练 LoRA 模块

2. OpenLoRA 注册表：每个 LoRA 都是链上、可组合和可追溯的

3. 模型路由器：将查询路由到正确的LoRA群

4. Mira 节点：通过多模型共识验证输出

这就像以太坊的分片用于认知一样。

为什么这种方法胜出

- 比重新训练完整模型便宜
- 更快的专业化
- 开放的去中心化AI创作

没有中央控制。没有黑箱。

仅仅是模块化智能；可验证、高效，并且为规模而构建。