在區塊鏈中，安全性是驗證者數量 + 獨立性。

在人工智能驗證中，模型數量 + 獨立性。

一個模型是單點故障。
如果它是錯誤的，那麼下遊的一切都是錯誤的。

多個獨立模型消除相關風險。
不同的訓練，不同的節點，不同的偏見。
統計上，他們都以相同的方式失敗的可能性更小。

@Mira_Network 將每個請求路由到多個 LLMs。
他們投票、籤名並僅返回經過驗證的共識。

那是你的人工智能安全預算。
更多多樣性，更多穩健性。

➩ 認知證明如何轉變爲計算證明

• 計算證明 = “我花費了 GPU 小時。”
並不能證明輸出是正確的。

• 認知證明 = “多個獨立模型一致認爲這是正確的。”
經過驗證的推理，經過加密籤名，鏈上。

@Mira_Network 使共識成爲真實機制。

你並沒有證明你工作過。
你證明了你想得很對！

➩ 爲什麼這很重要

金融、醫療、自動化系統；正確性是生存的關鍵。

DeFi中的一個糟糕輸出會耗盡流動性。
醫學中的一次不良輸出會傷害患者。

安全預算和認知證明不是可有可無的。
它們是實現大規模信任AI安全的唯一途徑。