El mercado de proyectos de validación de IA en realidad no es escaso, pero pocos son realmente integrales. Algunos se centran en compartir potencia de cálculo, otros en validar modelos individuales, y los problemas al usarlos también son bastante evidentes: o las barreras de entrada son demasiado altas, o los escenarios de aplicación soportados son limitados.

Hace poco, al revisar el progreso de Mira, su competitividad realmente se ha consolidado. ¿En qué radica la diferencia? En que ha capturado la clave de la "certeza". Muchos proyectos han realizado optimizaciones en el nivel de potencia de cálculo o modelos, pero Mira enfoca su atención en la validación de la certeza, lo que significa que la fiabilidad y coherencia de los resultados están fundamentalmente garantizadas. Este enfoque todavía es relativamente raro en la pista de validación de IA, y merece la pena seguirlo de cerca.