Todos los días veo cómo ustedes elogian la narrativa de #Mira, pero parece que nadie enfatiza que realmente está resolviendo problemas. @GigabrainGG, como agente de trading autónomo en Hyperliquid, aunque inicialmente podía lograr un 90% de tasa de éxito en las transacciones, a menudo el modelo generaba datos erróneos o predicciones no verificadas, lo que resultaba en un rendimiento real muy desviado. Este tipo de problemas son comunes en el ámbito del trading financiero, y el problema de "ilusión" de la IA a menudo sumerge a las estrategias algorítmicas de alta frecuencia en un mar de riesgos. En febrero de 2025, @GigabrainGG y @Mira_Network establecieron una colaboración estratégica para comenzar a integrar la API de verificación descentralizada de Mira. El sistema, antes de ejecutar cada transacción automática, realiza una "confirmación de hechos" a través del mecanismo de verificación en múltiples capas de Mira: 🔸 Primero, el mecanismo de consenso de múltiples modelos de Mira permite que diferentes IAs (incluyendo GPT, Claude, Gemini, etc.) generen señales de manera independiente, conservando solo las conclusiones que son consistentes entre sí. 🔸 En segundo lugar, la capa de verificación de Mira compara estas señales con fuentes de datos confiables en la cadena (como Pyth, Chainlink), generando señales de transacción con pruebas trazables. 🔸 Finalmente, los nodos de verificación detectan sesgos emocionales en los modelos o contaminación de muestras, filtrando automáticamente las salidas anómalas. @Mira_Network desempeña el papel de "capa de auditoría" para la IA financiera en este proceso; no genera datos, sino que verifica datos, asegurando que cada decisión de IA sea "verificable y ejecutable de manera confiable". Este mecanismo de consenso de múltiples modelos + verificación en la cadena ha permitido que las salidas de la IA tengan por primera vez una corrección demostrable, y ha hecho posible que la red de IA descentralizada sirva en escenarios financieros de alto riesgo. Los resultados son inmediatos: La tasa de precisión de las señales de GigabrainGG aumentó del 70% al 96%, la tasa de ilusiones disminuyó un 90%, y la relación de ganancias y pérdidas pasó de 1.2:1 a 2.5:1, con una estabilidad de estrategia significativamente mejorada. Los sistemas de trading que antes eran desestabilizados por IAs "inteligentes pero poco confiables" ahora cuentan con la precisión de un control de riesgos a nivel institucional. Hasta octubre de 2025, millones de usuarios de Gigabrain han disfrutado de una experiencia de trading automatizado estable y confiable a través de este sistema. A medida que la capa de verificación de @Mira_Network sea adoptada por más plataformas DeFi y de trading, "la inteligencia verificable" se convertirá en el estándar por defecto de la nueva generación de infraestructura financiera. "Si la IA es el nuevo trader de la era, entonces Mira es su director de control de riesgos."