一个数字可以揭示人工智能发展的方向。

每周19百万次查询。

这大致相当于在Mira生态系统上运行的AI请求的现有数量，代表数百万用户使用其工具和基础设施。

这种使用方式并不典型于早期的加密基础设施项目。在大多数网络中，最初是投机，然后才是真实的活动。以Mira为例，可以看到需求，因为网络上已经在检查真实的查询。

原因很简单。

个人不仅仅希望拥有能够产生响应的人工智能机器。他们希望信任的AI。

大型语言模型效果显著，但它们也会产生幻觉和错误事实。在研究、金融、编码或教育等领域的AI应用中，即使是微小的错误也可能引发实际问题。这正是Mira试图弥补的空白。

该网络作为AI结果的过滤器。

Mira不依赖单一模型，而是将响应拆分成小的陈述，并将它们传输给多个在去中心化网络上的模型，这些模型被称为验证器。这些模型会单独考虑这些断言，并在最终结果给出之前得出结论。

随着每周提问数量的增长，这变得尤为重要。

不仅开发者和用户在尝试生成式AI，还在验证AI。

验证开始被集成到AI搜索引擎、聊天机器人和研究引擎等应用中，这意味着这些应用的结果可以在实际决策前进行验证。也就是说，这个网络不仅仅是一个基础设施的概念，而是在实际应用中被测试。

更重要的是，这个趋势的核心。

AI的采用速度在快速增长。然而，在大规模使用中，可靠性与能力同样重要。

而这19百万周查询背后的需求是，AI的下一阶段可能不再是提供更多答案。