Chaque jour, je vois des gens vanter la narration de #Mira, mais il semble que personne ne souligne qu'elle résout vraiment des problèmes. @GigabrainGG, en tant qu'agent de trading autonome sur Hyperliquid, a initialement pu atteindre un taux de réussite de 90 % dans ses transactions, mais les sorties du modèle citaient souvent des données erronées ou généraient des prévisions non vérifiées, entraînant un écart important entre les performances réelles. Dans le domaine du trading financier, ce type de problème est courant, et le problème des "hallucinations" de l'IA plonge souvent les stratégies algorithmiques à haute fréquence dans des pièges risqués. En février 2025, @GigabrainGG a conclu un partenariat stratégique avec @Mira_Network pour commencer à intégrer l'API de validation décentralisée de Mira. Avant chaque exécution de transaction automatique, le système effectue une "vérification des faits" via le mécanisme de validation multicouche de Mira : 🔸 Tout d'abord, le mécanisme de consensus multi-modèles de Mira permet à différentes IA (y compris GPT, Claude, Gemini, etc.) de générer des signaux de manière indépendante, ne conservant que les conclusions cohérentes par recoupement. 🔸 Ensuite, la couche de validation de Mira compare ces signaux avec des sources de données fiables sur la chaîne (comme Pyth, Chainlink) pour générer des signaux de transaction avec des preuves traçables. 🔸 Enfin, les nœuds de validation détectent les biais émotionnels des modèles ou la contamination des échantillons, filtrant automatiquement les sorties anormales. @Mira_Network joue le rôle de "couche d'audit" pour l'IA financière dans ce processus. Elle ne génère pas de données, mais les valide, permettant à chaque décision de l'IA d'être "documentée et exécutée de manière fiable". Ce mécanisme de consensus multi-modèles + validation sur la chaîne confère pour la première fois aux sorties de l'IA une validité prouvable, et permet à un réseau d'IA décentralisé de servir des scénarios financiers à haut risque. Les résultats sont immédiats : Le taux de précision des signaux de GigabrainGG est passé de 70 % à 96 %, le taux d'hallucination a diminué de 90 %, et le ratio de gains/pertes est passé de 1,2:1 à 2,5:1, avec une stabilité des stratégies considérablement renforcée. Les systèmes de trading qui étaient auparavant perturbés par des IA "intelligentes mais peu fiables" disposent désormais d'une précision de gestion des risques de niveau institutionnel. À partir d'octobre 2025, des millions d'utilisateurs de Gigabrain ont bénéficié d'une expérience de trading automatisé stable et fiable grâce à ce système. Avec la couche de validation de @Mira_Network adoptée par davantage de plateformes DeFi et de trading, "l'intelligence vérifiable" deviendra la norme par défaut de la nouvelle génération d'infrastructures financières. "Si l'IA est le trader de la nouvelle ère, alors Mira est son directeur des risques."