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SmallBurger
2025-11-30 04:07:25
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ベイビーたち、週末楽しいですね!毎回週末になると、私は完全に寝坊モードに突入し、朝ごはんと昼ごはんを一緒に食べます。こうするのはあまり規則正しくないと分かっていますが、一週間頑張ったので、自分をしっかりとリラックスさせてご褒美をあげるべきですからね!
しかし、リラックスはリラックスとして、私は何もしていなかったわけではありません。以前皆さんと話した@miranetworkの分散型検証についてふと思い出しました。おそらく、私と同じ疑問を持っている人もいるでしょう:統一された管理者がいないのに、ネットワーク内のノードだけで検証する場合、ノードがサボったり、真剣に確認せずに適当に答えを出したらどうなるのでしょうか?
結局、二択の問題で、適当に推測しても50%の正答率がある。もし多くのノードがこんなにいい加減なら、検証結果は運任せになってしまう。全く信頼できる保証がない。
実はこの問題、Miraはすでに考えていました。それはプルーフ・オブ・ワークとプルーフ・オブ・ステークを組み合わせたもので、核心はノードが無茶をすることができないようにすることです。
まず、ノードが検証に参加したい場合、一定の資産をステーキングする必要があります。これは保証金を支払ったことに相当します。
次に、システムはすでに計算されており、答えを一度当てることはできるが、連続して何度も当てる確率はほぼゼロである。
ノードが常に皆のコンセンサスと異なる場合や明らかに無作為に推測している場合、Miraは「スラッシュ」メカニズムを起動し、その保証金を直接差し引く。
さらに、Miraのノードは多種多様で、稼働しているAIモデルもそれぞれ異なります。医療に特化したものもあれば、法律に精通しているものもあります。
異なるモデルが異なる角度からクロスバリデーションを行うことで、単一のモデルのバイアスをちょうど相殺し、最終的に得られる結論は自然により客観的になります。
このメカニズムでは、ノードは真剣に検証し、真実の答えを出さなければ、保証金を保持し報酬を得ることができません。もしずるをして不正をしようとすれば、お金を稼ぐどころか元本を失うことになり、完全に赤字の取引になります。
まさにこの「真面目に働けば利益が得られ、ずるをすれば必ず損をする」という設計が、Miraの検証ネットワークを信頼性が高く効率的にし、AIの出力結果に実際の信頼性をもたらし、もはや運任せの答えを心配する必要がなくなりました。
#ミラ
MIRA
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ベイビーたち、週末楽しいですね!毎回週末になると、私は完全に寝坊モードに突入し、朝ごはんと昼ごはんを一緒に食べます。こうするのはあまり規則正しくないと分かっていますが、一週間頑張ったので、自分をしっかりとリラックスさせてご褒美をあげるべきですからね!
しかし、リラックスはリラックスとして、私は何もしていなかったわけではありません。以前皆さんと話した@miranetworkの分散型検証についてふと思い出しました。おそらく、私と同じ疑問を持っている人もいるでしょう:統一された管理者がいないのに、ネットワーク内のノードだけで検証する場合、ノードがサボったり、真剣に確認せずに適当に答えを出したらどうなるのでしょうか?
結局、二択の問題で、適当に推測しても50%の正答率がある。もし多くのノードがこんなにいい加減なら、検証結果は運任せになってしまう。全く信頼できる保証がない。
実はこの問題、Miraはすでに考えていました。それはプルーフ・オブ・ワークとプルーフ・オブ・ステークを組み合わせたもので、核心はノードが無茶をすることができないようにすることです。
まず、ノードが検証に参加したい場合、一定の資産をステーキングする必要があります。これは保証金を支払ったことに相当します。
次に、システムはすでに計算されており、答えを一度当てることはできるが、連続して何度も当てる確率はほぼゼロである。
ノードが常に皆のコンセンサスと異なる場合や明らかに無作為に推測している場合、Miraは「スラッシュ」メカニズムを起動し、その保証金を直接差し引く。
さらに、Miraのノードは多種多様で、稼働しているAIモデルもそれぞれ異なります。医療に特化したものもあれば、法律に精通しているものもあります。
異なるモデルが異なる角度からクロスバリデーションを行うことで、単一のモデルのバイアスをちょうど相殺し、最終的に得られる結論は自然により客観的になります。
このメカニズムでは、ノードは真剣に検証し、真実の答えを出さなければ、保証金を保持し報酬を得ることができません。もしずるをして不正をしようとすれば、お金を稼ぐどころか元本を失うことになり、完全に赤字の取引になります。
まさにこの「真面目に働けば利益が得られ、ずるをすれば必ず損をする」という設計が、Miraの検証ネットワークを信頼性が高く効率的にし、AIの出力結果に実際の信頼性をもたらし、もはや運任せの答えを心配する必要がなくなりました。
#ミラ