一個數字可以透露很多關於人工智慧發展方向的資訊。

每週有 1900 萬次查詢。

這大約是 Mira 生態系統上運行的 AI 請求數量，代表著數百萬用戶使用其工具和基礎設施的情況。

這種使用量並不符合早期加密基礎設施項目的典型特徵。在大多數網絡中，投機行為先於實際活動。以 Mira 為例，因為實際查詢已經在網絡上被檢查，需求可以清楚看到。

原因很簡單。

個人不僅僅希望擁有能產生回應的人工智慧機器，他們更希望能信任的 AI。

大型語言模型雖然有效，但也會產生幻覺和錯誤的事實。在研究、金融、編碼或教育等領域的 AI 應用中，即使是微小的錯誤也可能引發實際問題。這正是 Mira 試圖填補的空白。

該網絡作為 AI 結果的篩選器。

Mira 不依賴單一模型，而是將回應拆分成小段，並傳送到多個在去中心化網絡上的模型，這些模型被稱為驗證者。這些模型會分別考慮每個聲明，並在最終結果產生之前得出結論。

隨著每週提問數量的增加，這變得尤為重要。

不僅開發者和用戶在嘗試生成式 AI，還在嘗試驗證式 AI。

驗證正開始融入 AI 搜索引擎、聊天機器人和研究引擎等應用中，意味著這些應用的結果可以在實際決策前進行驗證。也就是說，這個網絡不僅僅是一個正在測試的基礎設施概念。

更重要的是，這一切的核心是。

AI 的採用速度正在快速增長。然而，在大規模使用中，可靠性與能力同樣重要。

而這 19 百萬每週查詢背後的需求是，下一階段的 AI 可能不再是產生更多答案。