- io.net と Mira は、AI 検証のための分散型手法を提供します。
- このパートナーシップにより、AI 検証の速度、信頼性、拡張性が向上します。
革新的なテクノロジーに興味を持つ経験豊富な暗号通貨投資家として、io.net と Mira Network の間のこのパートナーシップは私の大きな興味をそそりました。 AI の可能性とその変革力を目の当たりにしてきた私は、それに伴うスケーラビリティの問題、信頼性への懸念、精度の問題などの課題も直接見てきました。
GPU コンピューティングで有名な io.net としても知られる分散型物理インフラストラクチャ ネットワーク (DePIN) と、トラストレス AI 出力検証で道をリードする Mira Network との間の先駆的なコラボレーションは、両社の広範なデータを統合することで AI 検証の概念を再構築することを目的としています。分散型 GPU ネットワークにより、最先端のコンセンサス証明 AI 検証ソリューションを提供します。
さまざまな業界での AI テクノロジーの広範な導入は、精度、拡張性、信頼性に関する問題によって妨げられています。ただし、この共同作業では、分散型インフラストラクチャと高度な AI 検証手法を統合することで、これらの課題に対処することを目的としています。 Mira のシステムは、複数のモデルの出力を相互参照することでエラーを大幅に削減し、初回パスのエラー率を 5% 未満に抑えます。同社は、これらのエラーをさらに最小限に抑え（0.1% 未満に）、AI 検証の分野で新しいベンチマークを確立することにも取り組んでいます。
分散型電源により AI の精度と効率が向上
io.net の GPU の分散ネットワークに接続することで、Mira Network は膨大な世界規模の計算能力リソースを活用できます。これにより、Mira は AI の結果をより速く、より信頼性が高く、コスト効率の高い方法で迅速に検証できるようになります。このパートナーシップにより、Mira の運用効率が向上し、遅延が最小限に抑えられ、人工知能アプリケーションのエスカレートするニーズに合わせて検証プロセスを拡張できるようになります。
Io.net の最高事業開発責任者であるタウシフ・アーメド氏は、パートナーシップの重要性を強調し、人工知能 (AI) は信頼でき、安定した、公平なデータにアクセスできれば真に成長できると述べました。このコラボレーションは、AI が直面する精度の問題に取り組み、Mira Network を通じて分散コンピューティングの利点を世界規模で紹介することを目的としています。
さらに、個人や団体が GPU リソースを提供できるプラットフォームである Mira の Node Delegator Program も支持しています。これにより、世界中の AI 検証タスクに参加できるようになります。そうすることで、AI 出力の検証に対して報酬を得ると同時に、グローバル io.net インフラストラクチャを通じて AI 検証を分散化および民主化することができます。
Mira Network の成長リーダーである Stone Gettings 氏は、統合によって人工知能の使用が加速すると考えています。同氏は、AIの将来にとって信頼性と信頼性が極めて重要であり、io.netの支援によりネットワークをより広範囲に分散させ、ユーザーに信頼できるコンピューティングリソースを提供できると強調した。
この急速に拡大する AI 統合の時代において、堅牢でスケーラブルな検証システムが不可欠であることは明らかです。私は研究者として、io.net と Mira Network の間のダイナミックなコラボレーションの一員であることを誇りに思っています。私たちの共通の目標は、AI の領域に永続的で深い波紋を生み出し、AI の世界に重要な足跡を残すことです。
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2024-12-16 11:30