@Mira - Trust Layer of AI I’ve started looking at “confident AI” a bit differently. Most of the time, confidence doesn’t mean the model is correct. It just means the model sounds correct. And that’s where things go wrong. The most expensive AI mistakes aren’t the obvious ones. They’re the smooth, believable answers that slip into a workflow without anyone double-checking. That’s why Mira Network stands out to me. The whole idea is to stop treating one model’s response like truth. Break the output into smaller claims, get those claims checked by other independent models, and only keep what actually holds up. That’s basically what Mira Verify is designed for. What feels recent and practical is that Mira has been making the Verify side easier to use in real products. One update mentioned adding x402 payment support for paying for the Verify API, which sounds small, but it’s the kind of thing that helps developers integrate verification without extra friction. For me, the point is simple. AI is being used for more than writing now. It supports decisions and actions. In that world, confident guessing is a real risk. Mira is basically trying to make “I’m sure” mean “I checked.” #mira $MIRA #Mira
@Fabric Foundation I’ve been thinking about Fabric in a pretty straightforward way: robots don’t just need to be smart they need to be checkable.
When a robot makes a bad move, the real mess starts after. People ask basic questions: what code was running, what rules were active, and who approved the last update? In most systems, the answers sit in private logs that outsiders can’t verify. So you end up with arguments instead of facts.
That’s why “verifiable computing” matters in Fabric’s world. The point isn’t better marketing or prettier dashboards. The point is proof. If a robot took an action, there should be a clean way to show what ran and what was allowed at that moment.
What’s also interesting is that Fabric isn’t treating this like a research idea anymore. They’ve been rolling out the participation layer too $ROBO, governance direction, and public onboarding steps which signals they want the network to be shaped by many contributors, not a single company.
For me, the big takeaway is simple: autonomy gets safer when you can audit it like a system, not “trust it” like a brand. If Fabric can make that normal, robots become easier to live with in real places, not just demos. #robo $ROBO
Mira Network: Când „Nu Sunt Sigur” Este Cel Mai Bun Răspuns
@Mira - Trust Layer of AI Cel mai mare risc al AI-ului modern nu este că greșește. Este că poate fi greșit în timp ce sună complet sigur. Un model completează golurile cu ușurință. Scrie cu încredere. Dacă nu cunoști deja subiectul, acea încredere poate să treacă neobservată de instinctele tale. În fluxurile de lucru reale, acolo începe problema.
De aceea îmi place ideea din spatele Mira Network. Tratază incertitudinea ca pe ceva valoros, nu ca pe ceva de ascuns. În multe situații, cel mai bun rezultat pe care un sistem AI îl poate da este pur și simplu: Nu sunt sigur.
@Fabric Foundation Robotii devin mai buni, dar problema este că atunci când ceva merge prost, nu se primește un răspuns clar. Cine a făcut actualizarea? Pe ce versiune rula? Sub ce regulă a fost luată decizia? Și ce s-a întâmplat de fapt? Adesea scena este aceasta: jurnale aici și acolo, puțină informație la operator, puțină la companie, și restul „verificăm.” Apoi începe jocul de învinuire, deoarece dovada nu este completă pentru nimeni. Fabric Protocol vrea să abordeze problema într-un mod simplu. Ideea este ca activitatea robotului să fie înregistrată într-un mod care să poată fi verificat, fără a depinde doar de jurnalele interne ale companiei. Dacă robotul a efectuat o acțiune, atunci ulterior să poată fi urmărit cu ce software și ce reguli a fost realizată.
@Fogo Official Taxele de prioritate sunt unele dintre acele lucruri de care nu îți pasă până când rețeaua este ocupată și dintr-o dată îți pasă. Pe Fogo, taxa ta normală aduce o tranzacție în sistem, dar o taxă de prioritate este ceea ce adaugi când vrei o șansă mai bună de a fi procesat mai devreme. Deoarece Fogo rulează modelul SVM, acest lucru arată de obicei ca plătirea unui preț mai mare pentru unitatea de calcul, astfel încât validatorii să aibă un motiv să aleagă tranzacția ta mai întâi atunci când există competiție. Punctul cheie este că taxele de prioritate nu sunt pentru „utilizarea zilnică.” Ele sunt pentru momente în care timpul contează mai mult decât costul. Dacă încerci să închizi o poziție înainte de lichidare, să anulezi și să înlocuiești rapid o comandă sau să treci printr-o tranzacție în timpul unei mișcări rapide de piață, o taxă de prioritate poate fi diferența între „la timp” și „prea târziu.” Când rețeaua este calmă, de obicei nu ai nevoie de ea. Acest subiect pare mai relevant acum pentru că Fogo este deja activ pe mainnet. Așa că aceste mecanisme nu mai sunt doar documente, ele apar în utilizarea reală și în congestionarea reală. #Fogo $FOGO
Lanț Rapid, Aplicație Lentă: Unde Performanța Se Pierde cu Adevărat (SVM State Bloat)
@Fogo Official O rețea rapidă poate produce în continuare o aplicație lentă. Cele mai multe persoane nu cred asta până nu construiesc ceva și nu observă cum se întâmplă în timp real. Utilizatorii vor da vina pe rețea. Constructorii vor da vina pe congestie. Dar pe lanțurile SVM, cauza este adesea mai simplă și mai incomodă. Aplicația transportă prea multă stare, într-o formă greșită, în locuri greșite.
Fogo este un Layer 1 de înaltă performanță construit pe Solana Virtual Machine. Acea fundație SVM contează pentru că este proiectată în jurul execuției paralele și a unui throughput ridicat. Dar modelul SVM face de asemenea un lucru foarte clar: „baza de date” a aplicației tale nu este ascunsă în spatele unui server pe care îl deții. Este expusă ca conturi. Fiecare citire și scriere devine parte din amprenta tranzacției. Alegerile tale despre modul în care este stocată starea nu sunt doar un detaliu intern. Ele sunt parte din performanță.
@Mira - Trust Layer of AI Am studiat Mira Network deoarece abordează cea mai enervantă parte a IA într-un mod practic: faptul că un model poate părea încrezător și totuși să fie greșit.
Abordarea Mira este practic „nu te încrede într-un singur răspuns.” Împarte un răspuns AI în afirmații mai mici, trimite aceste afirmații către verificatori independenți și păstrează doar ceea ce supraviețuiește consensului. Ideea este că nu te bazezi pe încrederea unui singur model sau pe judecata unei singure companii. Ajungi la un rezultat care poate fi susținut prin dovezi criptografice că verificarea a avut loc efectiv.
Ceea ce pare recent este că Mira a fost mai deschisă în promovarea laturii de construire, în special în jurul integrării de tip SDK și făcând fluxul de verificare ceva la care echipele pot conecta produse reale, nu doar să citească despre ca o idee.
Îmi place această direcție deoarece IA este folosită pentru mai mult decât scrierea acum. Oamenii doresc să declanșeze acțiuni și să susțină decizii. În acea lume, „pare corect” nu este suficient de bun. Un sistem care poate spune „această afirmație se susține” (sau „nu se susține”) pare a fi un strat lipsă.
@Fogo Official Când mă gândesc la construirea pe Fogo, nu mă gândesc doar la viteză. Mă gândesc la modul în care aplicația mea stochează datele.
Pe lanțurile SVM, starea ta trăiește în conturi. Dacă faci un cont uriaș și continui să adaugi mai multe câmpuri, pare ușor la început. Dar mai târziu devine lent de lucrat cu el, mai greu de actualizat și mai ușor de stricat.
Conturile mai mici sunt de obicei mai sigure. Atingi mai puține date pe tranzacție. Schimbi doar ce ai nevoie. Dacă ceva se strică, se strică într-un loc mai mic, nu în întreaga aplicație.
Și upgrade-urile devin mai puțin dureroase și ele. Schimbarea unui layout mic este mai ușoară decât migrarea unui blob de stare uriaș.
Așa că pentru mine, "layout-ul datelor" nu este un subiect plictisitor. Este unul dintre acele lucruri care decid dacă o aplicație rămâne fluidă sau devine încet o durere de cap.
AI este util, dar există o problemă care continuă să apară. Uneori oferă un răspuns care sună încrezător, dar este totuși greșit. Nu o simplă greșeală de tipar. O eroare reală care pare credibilă. Dacă doar faceți brainstorming, s-ar putea să nu vă pese. Dar dacă output-ul este folosit în muncă reală, acea eroare devine riscantă. Mira Network este construită în jurul unei idei simple: nu tratați un răspuns AI ca o adevărată adevăr. Spargeți-l în afirmații mai mici, apoi verificați acele afirmații. Dacă o afirmație este verificată, poate fi mai de încredere. Dacă nu este clar, sistemul ar trebui să poată spune „neclar” în loc să ghicească.
BOOOOOM 💥 🇺🇸 Trump spune că tarifele ar putea înlocui impozitul pe venit. Dacă această idee va trece vreodată de la discuție la politică, ar fi o schimbare masivă cu implicații mari pentru comerț, inflație și sentimentul general al pieței. Activele de risc vor reacționa primele. Traderii de criptomonede o urmăresc deja ca pe un potențial catalizator 👀 $XRP included. #Crypto #XRP #Markets #Tariffs #Macro
Uneltele Fogo: Utilizarea Uneltelor Comune pentru Dezvoltatori Solana
@Fogo Official Ceea ce îmi place la acest subiect este că se referă la munca reală a constructorilor. Când cineva verifică o nouă rețea, prima întrebare este adesea foarte simplă: pot folosi uneltele mele obișnuite sau trebuie să schimb totul doar pentru a începe? Acest lucru contează deoarece chiar și o rețea puternică poate părea dificilă dacă configurarea este prea diferită. De aceea uneltele Fogo sunt interesante. Dacă un constructor vine deja din partea Solana, fluxul de muncă poate părea mai familiar. Asta ajută mult în stadiul incipient. Înseamnă mai puțin timp pentru a învăța o nouă configurare și mai mult timp pentru a testa idei, a construi și a remedia lucruri.
🚨 ȘTIRI DE ULTIMĂ ORĂ: 🇺🇸 Raporturile spun că Senatul SUA va discuta un proiect de lege privind Bitcoin și piața cripto mai largă mâine la 2:30 PM ET. Dacă acest proiect de lege avansează, ar putea debloca lichiditate majoră pentru domeniu — unele estimări sugerează chiar trilioane în impactul potențial. Moment important de urmărit. Volatilitatea ar putea crește rapid. 👀📈 $BTC #Bitcoin #Crypto #USSenate #Regulation #MarketUpdate
🚨 ABIA APĂRUT: Nvidia ($NVDAon ) înregistrează o creștere după ce a raportat un venit record de 68,1 miliarde de dolari în venituri pe trimestru. Semiconductoarele revin în centrul atenției — iar piața reacționează rapid. 📈 #Nvidia #Stocks #Earnings #Markets #Tech
Conectați-vă pentru a explora mai mult conținut
Explorați cele mai recente știri despre criptomonede
⚡️ Luați parte la cele mai recente discuții despre criptomonede