Mira Network 生態系統圖譜公開:可驗證 AI 的幕後推手

Winnie
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Mira Network 生態系統圖譜公開:可驗證 AI 的幕後推手

Mira Network 日前正式發布了他們的最新「生態系統圖譜」,這份圖譜彙整了 6 大領域、超過 25 個真實合作專案,完整呈現 Mira 作為去中心化驗證層的實際落地應用。對 Mira 來說,這不只是合作名單,而是驗證層如何在各種場景裡真正發揮影響力的寫照。Mira 一直以來的目標很清楚:為 AI 的應用場景提供一個值得信任的基礎。從這張圖譜可以看出,無論是 AI 智能體、教育科技,還是加密交易工具,Mira 已經在各個領域默默發揮作用,協助應用開發者確保輸出結果的真實性。

六大領域,完整版圖

應用層(Apps)

Gigabrain、Learnrite、Creato、Astro 等超過 10 款應用,已經將 Mira 驗證 API 集成到產品流程中,讓 AI 生成內容更可信、更穩定。

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開源專案(OSS Projects)

像是 Wikisentry、Kaito-Tok、Veraquiz 這些開源專案,也都選擇與 Mira 技術棧對接,讓社群協作的知識內容更有公信力。

智能體框架(Agent Frameworks)

SendAI、Zerepy、Arc、AICraft 等平台,讓開發者能在鏈上安全執行智能體任務之前,先交給 Mira 驗證層做把關。

生態合作夥伴(Ecosystem Partners)

Plume、Monad、Kernel、Lagrange 等協議層合作夥伴,與 Mira 信任層結合,推動去中心化驗證技術的普及。

模型層(Models)

OpenAI、Anthropic、Meta、Nous、Sentient、DeepSeek 等多家大模型供應商,成為 Mira 驗證層運作的計算基礎。

料與運算層(Data & Compute)

Exa、Reddit、Delphi、Bespoke RAG 等資料來源,搭配 Hyperbolic、Aethir、IONet 等 GPU 運算夥伴,讓 Mira 能在各種應用環境中保持高速運行。

Mira:可驗證 AI 的隱形推手

圖譜上的每一個 logo,都是 Mira 已經真實集成或正在落地的專案。從 AI 代理人到教育科技,甚至交易工具,Mira 的去中心化驗證層都在背後默默提供保護,降低幻覺輸出,確保結果可信。Mira 團隊認為,這樣的驗證層角色,就像區塊鏈的共識機制一樣,成為 AI 應用的基礎配備。只不過它不像鏈上結構那麼「顯眼」,卻同樣重要。

不侷限於加密,更延伸到日常

Mira 出身於加密世界,但它的合作專案早已不限於 Web3。很多應用根本不強調「區塊鏈」,但仍然用上了 Mira 的驗證層。這也代表,去中心化基礎設施,已經開始走向主流應用,成為 AI 驅動產品不可或缺的信任基礎。Mira 表示,未來還會有更多應用專案,選擇在它的驗證層上建構可信 AI。這張生態系統圖譜,只是個開始。

Discord:https://discord.com/invite/mira-network
X:https://x.com/MiraNetworkCN

Messari 專文解析:Mira 協議如何透過去中心化共識機制,讓 AI 更誠實?

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