Mira 백서에서는 여러 AI 모델에 대한 검증 구조를 설명하고 있습니다
➡️ 주요 내용
- Mira를 여러 AI 모델이 합의로 결과를 검증하는 탈중앙 AI 검증 네트워크로 정의
- AI 출력물을 검증 가능한 클레임 단위로 쪼개고, 여러 모델이 독립적으로 검증 → 합의 → 암호학적 증명 발행하는 구조 설명
- 하이브리드 PoW/PoS 기반 경제 인센티브로 정직한 검증을 유도
__기존 공식 트위터에 게시된 AI 데이터의 신뢰 아티클__과 함께 보시면 됩니다. 다만 백서라서 PDF 전체를 보실 필요는 없습니다
IRYA가 특히 AI/모델 훈련/로그/증명 데이터 인프라 포지션을 노리고 있기 때문에 검증 가능한 AI 인프라와 엮으면 충분히 좋은 시너지를 낼 수 있을 것으로 보입니다
✅ 리서치 모음
💠 1. Mira를 통한 데이터 신뢰
[1 / 2 / 3 / 4 / 5 ]
💠 2. Arweave 원 논문
💠 3. 데이터체인 내러티브 미디움
💠 4. 비트겟 리서치
💠 5. 모듈러 관련 미디움
💠 6. 타 스토리지 프로젝트와 차이점
💠 7. Celestia 데이터체인 정의
💠 8. 난센 리서치
💠 9. Mitosis University 리서치
💠 10. Yellow Research
💠 11. TokenMetrics 리서치
💠 12. ar.io 리서치
💠 13. 게이트아이오 아티클
💠 14. 2024년 크립토 리포트
💠 15. 코인베이스 벤쳐스 블로그
💠 16. MEMO 리서치
💠 17. Vana AI 데이터 엑셀레이팅
💠 18. SSRN 리서치
💠 19. IMF 국제 통계 기준 초안
💠 20. ResearchGate 데이터 자산 논의
💠 21. ResearchGate 학술 서베이
💠 22. Mira 백서 AI 모델 검증 구조
💠 23. 바이낸스 리서치
💠 24. AI 인프라의 시스템 결합
💠 25. OECD Working paper
💠 26. OECD Policy paper
💠 27. UN / IMF / OECD 핸드북 초안
💠 28. UN AEG 프레젠테이션 자료
💠 29. IMF / UK Gov 리뷰
💠 30. 미국 경제분석국 사례 논의
➡️ 이슈 정리