今天的默認AI擁有更大的基礎模型，但它們速度慢、成本高且難以專業化。

而從中來看，你無法用一個1000萬美元的巨頭來提升智能。
你通過模塊化來擴展它。

以太坊並沒有變得更快。它通過將狀態拆分爲模塊化的方式：

-rollups
- 分片
- DA 圖層

@Mira_Network 將相同的原則應用於 AI，通過 LoRA

LoRA = 智能碎片

每個LoRA都是一個小型、專業化的模塊；一個專業知識的片段。

- 一種用於DeFi白皮書的LoRA
- 一個用於DAO提案
- 用於多語言摘要

你不需要通才。
您組成了專家。

它是如何運作的

1. ModelFactory: 任何人都可以訓練 LoRA 模塊

2. OpenLoRA 註冊表：每個 LoRA 都是鏈上、可組合和可追溯的

3. 模型路由器：將查詢路由到正確的LoRA羣

4. Mira 節點：通過多模型共識驗證輸出

這就像以太坊的分片用於認知一樣。

爲什麼這種方法勝出

- 比重新訓練完整模型便宜
- 更快的專業化
- 開放的去中心化AI創作

沒有中央控制。沒有黑箱。

僅僅是模塊化智能；可驗證、高效，並且爲規模而構建。