KernelDAOの‌価格KERNEL

又一个喜欢的项目有yap活动了。@Mira_Network 上线了Kaito Yapper排行榜，仅凭在推特上谈论Mira就能瓜分250万美元奖励池。前200名Yapper能分走总供应量的0.5%，按照其900万美元种子轮融资和5亿美元FDV估算，排名靠前的用户单纯靠"嘴撸"就能赚到$2000-$5000？ 发此文正好测试下硬核文在积攒Mindshare过程中的吸引力。为什么一个AI基础设施项目会拿出重金做头部yapper激励？答案可能藏在Mira要解决的那个"holy grail"级别的问题里。散户视角下，技术确实复杂抽象了一些。 ——破解AI"一本正经胡说八道"的死结 老实说，我对Mira的兴趣点一直在于其技术路径的独特性。当前AI系统最大的痛点是什么？幻觉和偏见。ChatGPT再聪明，偶尔也会一本正经地胡说八道，这背后的根本原因是什么？ AI模型本质上做的是"概率游戏"，而不是"理解游戏"。当遇到训练数据覆盖不够的领域时，AI会进行"创造性补全"；而概率采样的随机性天然决定了结果的不确定性。这让AI在金融交易、医疗诊断等高精度场景中始终无法被完全信任。 传统解决方案都在单一模型上做文章，而Mira提出了一种截然不同的思路：用去中心化共识来验证AI输出。既然单一模型靠不住，那就用"群体智慧"来纠错。那要怎么做？ 具体机制是将AI输出拆解成可验证的"声明对"，分发给去中心化的验证节点网络，通过N/M共识协议确定真伪。更详细的流程包括： 1）将AI输出拆解成独立的"声明对"（Entity -> Claim）； 2）分发给由不同AI模型组成的去中心化节点网络进行验证； 3）通过N/M共识协议确定声明有效性； 4）生成加密证书记录验证结果； 5）用PoW/PoS混合机制激励诚实验证，惩罚作恶节点。 测试数据显示，这套机制能将AI输出准确率提升到95.6%，基本达到了高精度应用场景的可用标准。 这套逻辑让我想起了区块链早期解决"拜占庭将军问题"的思路，用分布式共识对抗单点故障。只不过这次要解决的是AI的"认知故障"。 ——抢占AI基础设施的生态制高点 从生态位来看，Mira的定位相当巧妙。Mira很聪明地避开了算力军备竞赛，专攻"可信度"这个被忽视但关键的环节。想想看，当AI开始处理你的财务规划、法律文件时，你更在乎它算得快，还是算得对？谁敢用一个可能"胡言乱语"的AI系统？Mira提供的去中心化验证机制，恰好填补了这个巨大的信任空白。 而且，这个定位的商业价值正在被验证。Gigabrain交易平台接入Mira后，能够过滤掉不靠谱的AI交易建议；教育平台Learnrite用它来验证AI生成的考试题目；区块链项目Kernel甚至将其共识机制整合到了BNB生态中。 以上。 回到开头的Yapper排行榜，这其实是个聪明的策略：用短期激励撬动长期关注，尤其是对项目背后复杂技术逻辑和意义理解。毕竟，对大部分散户而言，在技术壁垒较高的赛道，如何让更广泛的社区理解项目价值？一波深刻且广泛的社区讨论非常有必要。 虽然Mira尚未公布具体的TGE时间表，但从其加大社区激励力度、上线Yapper排行榜等动作来看，项目想必正在做准备。AI infra赛道竞争日趋激烈，Mira的"去中心化AI验证"能否成为差异化突围的关键，值得持续观察。 Anyway，yap一下吧！

​Kernel-level proof mechanism for machine learning models zkCuda will continue to move towards a general proof framework that is efficient, highly scalable, and highly adaptable.

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Should we rebrand the C and Assembly dev community as "Low-Level Developers" and open it up to modern languages like Rust, now that it’s gaining serious traction in the Linux kernel and embedded space?

0.14接了一点现货Kernel 这个币之前吃过两次波段，还挺有好感的 1.12也接了一点Wld，上波0.8几拿到1.4附近卖的，如果跌破1就止损 #kernel #Wld