io.net und Mira schließen sich zusammen, um KI mit GPU-Leistung neu zu definieren

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  • io.net und Mira bieten dezentrale Methoden zur KI-Verifizierung.
  • Die Partnerschaft verbessert die Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit der KI-Validierung.

Als erfahrener Krypto-Investor mit einer Vorliebe für bahnbrechende Technologien hat diese Partnerschaft zwischen io.net und Mira Network mein Interesse erheblich geweckt. Nachdem ich das Potenzial der KI und ihre transformative Kraft gesehen habe, habe ich auch aus erster Hand die damit verbundenen Herausforderungen gesehen – Skalierbarkeitsprobleme, Bedenken hinsichtlich der Zuverlässigkeit und Genauigkeitsprobleme.

Eine bahnbrechende Zusammenarbeit zwischen dem Decentralized Physical Infrastructure Network (DePIN), auch bekannt als io.net, das für GPU-Computing bekannt ist, und Mira Network – führend in der vertrauenswürdigen KI-Ausgabevalidierung – zielt darauf ab, das Konzept der KI-Verifizierung durch die weitreichende Zusammenführung ihrer Lösungen neu zu gestalten dezentrale GPU-Netzwerke zur Bereitstellung modernster Proof-of-Consensus-KI-Verifizierungslösungen.

Der weit verbreitete Einsatz von KI-Technologien in verschiedenen Branchen wurde durch Probleme im Zusammenhang mit Genauigkeit, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit behindert. Diese gemeinsame Anstrengung zielt jedoch darauf ab, diese Herausforderungen durch die Integration dezentraler Infrastrukturen mit fortschrittlichen KI-Verifizierungsmethoden anzugehen. Das System von Mira reduziert Fehler erheblich, indem es die Ergebnisse mehrerer Modelle vergleicht, wodurch Fehlerraten im ersten Durchgang von unter 5 % erreicht werden. Darüber hinaus setzt sich das Unternehmen dafür ein, diese Fehler weiter zu minimieren (auf unter 0,1 %) und neue Maßstäbe im Bereich der KI-Validierung zu setzen.

Dezentrale Energie steigert die Genauigkeit und Effizienz der KI

Durch die Verbindung mit dem dezentralen GPU-Netzwerk von io.net kann Mira Network auf eine riesige, weltweite Ressource an Rechenleistung zugreifen. Dadurch ist Mira in der Lage, KI-Ergebnisse schneller, zuverlässiger und kostengünstiger zu validieren. Diese Partnerschaft steigert die betriebliche Effizienz von Mira, minimiert die Latenz und ermöglicht es dem Unternehmen, seine Verifizierungsprozesse zu erweitern, um den steigenden Anforderungen von Anwendungen der künstlichen Intelligenz gerecht zu werden.

Tausif Ahmed, Chief Business Development Officer von Io.net, unterstrich die Bedeutung der Partnerschaft und stellte fest, dass künstliche Intelligenz (KI) wirklich gedeihen kann, wenn sie Zugriff auf vertrauenswürdige, stabile und unparteiische Daten hat. Diese Zusammenarbeit zielt darauf ab, die Genauigkeitsprobleme der KI anzugehen und die Vorteile der dezentralen Datenverarbeitung auf globaler Ebene durch Mira Network zu demonstrieren.

Darüber hinaus unterstützt es das Node Delegator-Programm von Mira, eine Plattform, auf der Einzelpersonen und Unternehmen ihre GPU-Ressourcen bereitstellen können. Dadurch können sie weltweit an KI-Verifizierungsaufgaben teilnehmen. Auf diese Weise werden sie für die Validierung der KI-Ausgaben entlohnt und gleichzeitig die KI-Verifizierung durch die globale io.net-Infrastruktur dezentralisiert und demokratisiert.

Stone Gettings, Wachstumsleiter bei Mira Network, glaubt, dass die Integration den Einsatz künstlicher Intelligenz beschleunigen wird. Er betont, dass Zuverlässigkeit und Vertrauen für die Zukunft der KI von entscheidender Bedeutung sind und dass die Unterstützung von io.net uns dabei helfen wird, unser Netzwerk breiter zu verbreiten und Benutzern vertrauenswürdige Rechenressourcen anzubieten.

In dieser schnell wachsenden Ära der KI-Integration ist es offensichtlich, dass robuste und skalierbare Validierungssysteme unverzichtbar sind. Als Forscher bin ich stolz, Teil der dynamischen Zusammenarbeit zwischen io.net und Mira Network zu sein. Unser gemeinsames Ziel ist es, eine dauerhafte und tiefgreifende Welle im Bereich der KI zu erzeugen und in ihrem Universum einen bedeutenden Eindruck zu hinterlassen.

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2024-12-16 11:30