Los modelos de IA predeterminados de hoy tienen modelos de base más grandes, pero son lentos, costosos y difíciles de especializar.



Y al mirarlo, no escalas la inteligencia con un monolito de $10M.
Lo escalas con modularidad.

Ethereum no fue más rápido. Se volvió modular al dividir el estado en:

- Rollups
- Fragmentos
- Capas DA

@Mira_Network aplica el mismo principio a la IA a través de LoRA

LoRA = Fragmentos de Inteligencia

Cada LoRA es un pequeño módulo especializado; un fragmento de experiencia.

- Un LoRA para libros blancos de DeFi
- Uno para propuestas de DAO
- Uno para la resumación multilingüe

No necesitas generalistas.
Ustedes componen especialistas.

Cómo Funciona

1. ModelFactory: cualquiera puede entrenar módulos LoRA

2. OpenLoRA Registry: cada LoRA está en la cadena, es componible y trazable

3. Modelo Router: enruta consultas al enjambre de LoRA correcto

4. Nodos Mira: verifica salidas a través de consenso multimodal

Esto es justo como los fragmentos de Ethereum para la cognición.

Por qué este enfoque gana

- Más barato que volver a entrenar modelos completos
- Especialización más rápida
- Composición de IA abierta y descentralizada

Sin control central. Sin cajas negras.

Simplemente inteligencia modular; verificable, eficiente y construida para escalar.
DON6.53%
ETH6.2%
DEFI7.76%
BZZ-0.53%
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