Il y a en réalité pas mal de projets sur le marché qui proposent une validation AI, mais peu sont vraiment complets. Certains mettent en avant le partage de puissance de calcul, d'autres se concentrent sur la validation de modèles uniques, mais les problèmes évidents lors de leur utilisation sont que soit les seuils d'entrée sont trop élevés, soit les scénarios d'application supportés sont limités.

Récemment, en regardant les progrès de Mira, il est clair que sa compétitivité s'est renforcée. Quelle est la différence ? C'est qu'elle a saisi l'élément clé de la "certitude". Beaucoup de projets ont optimisé la puissance de calcul ou les modèles, mais Mira concentre son attention sur la validation de la certitude, ce qui garantit la fiabilité et la cohérence des résultats de manière fondamentale. Cette approche est encore relativement rare dans le domaine de la validation AI, ce qui mérite une attention particulière.