随着AI大模型在金融、医疗、法律等垂直应用领域的推广，最为棘手的问题之一便是AI输出结果中常见的“幻觉”问题，即模型给出的答案与事实不符，尤其是在需要高度准确性和可靠性的场景中。那么，如何应对这个挑战呢？最近，Mira Network推出了公共测试网，提供了一种创新的解决方案，下面我们一起来解读这项技术。
AI大模型“幻觉”问题的根源
大家对AI大模型（LLMs）输出“幻觉”的情况应该有所了解，导致这一问题的主要原因有两个：
1. 训练数据的不完整性：尽管AI大模型的训练数据量庞大，但对于一些小众领域或专业知识的覆盖仍然不足。这时，AI往往会进行“创造性补全”，这种补全有时会导致实时性错误。
2. AI的工作本质依赖概率采样：AI大模型的工作方式基于概率采样，它识别训练数据中的统计模式和相关性，而并不真正理解数据。这种基于概率采样的随机性和模型推理结果的不一致性，会导致AI在处理高精度事实问题时存在偏差。
那么，如何应对这些问题呢？康奈尔大学在ArXiv平台上发布了一篇研究文章，提出了一种通过多模型联合验证提高AI大模型可靠性的方法。简单来说，这种方法是先由主模型生成结果，然后通过多个验证模型进行“多数表决分析”，以减少AI输出的“幻觉”现象。在测试中，这种方法能够将准确率提升至95.6%。
Mira Network：构建AI验证中间层网络
Mira Network便是为了解决上述问题而构建的一个分布式验证中间件网络。在这个系统中，Mira通过为主模型提供一个可靠的验证层，确保在用户和基础AI模型之间的交互过程中，AI的输出结果能够通过验证模型进行校验。这个验证层不仅能保障输出的准确性，还提供了隐私保护、可扩展性和标准化API接口等集成服务。
通过Mira的验证层，AI大模型能够显著减少“幻觉”的发生，从而提高模型在实际应用中的可靠性。更重要的是，这一解决方案展示了Crypto分布式验证网络在AI工程中的潜力，推动AI大模型在多个行业场景中的广泛落地。
Mira Network的实际应用案例
Mira的技术并非仅停留在理论层面，其在多个领域的实际应用已取得了显著成果。以下是几个具体案例：
1. 金融领域：Gigabrain交易平台
Gigabrain是一个集成了Mira验证技术的交易平台，通过这一技术，平台能够验证AI生成的市场分析和预测的准确性，过滤掉不可靠的交易信号，从而提高交易决策的准确性，帮助DeFi场景中的AI交易信号更为可靠。
2. 教育领域：Learnrite
Learnrite利用Mira验证技术对AI生成的标准化考试题目进行验证，确保教育机构能够在大规模使用AI生成内容时，仍然保持考试内容的准确性和严格的教育标准。
3. 区块链生态：Kernel项目
在区块链领域，Kernel项目将Mira的LLM共识机制整合到BNB生态系统中，创建了去中心化的验证网络（DVN）。该网络确保了区块链上执行的AI计算在准确性和安全性方面得到保障。
Mira Network的技术优势与发展潜力
Mira Network提供的解决方案并非唯一途径，实际上，AI大模型的优化可以通过多种方式实现，例如增强数据端的训练、引入多模态大模型交互，或者利用ZKP（零知识证明）、FHE（同态加密）和TEE（受信执行环境）等密码学技术来增强隐私计算。但与这些方法相比，Mira的优势在于其快速的落地实践和即时的效果。
结语：AI与Crypto的结合，推动未来创新
Mira Network的推出，标志着AI和区块链技术结合的一个重要进展。通过分布式验证网络，Mira有效解决了AI大模型在实际应用中的“幻觉”问题，为AI技术的广泛应用提供了强有力的支持。这种创新方案不仅提升了AI大模型的可靠性，还展示了Crypto技术在AI领域的巨大潜力。
对于开发者和技术爱好者来说，Mira Network的应用无疑值得关注。这不仅是AI技术的一个进步，也可能是未来AI和区块链结合的新标杆。