📢 #Gate广场征文活动第二期# 正式啓動!
分享你對 $ERA 項目的獨特觀點,推廣ERA上線活動, 700 $ERA 等你來贏!
💰 獎勵:
一等獎(1名): 100枚 $ERA
二等獎(5名): 每人 60 枚 $ERA
三等獎(10名): 每人 30 枚 $ERA
👉 參與方式:
1.在 Gate廣場發布你對 ERA 項目的獨到見解貼文
2.在貼文中添加標籤: #Gate广场征文活动第二期# ,貼文字數不低於300字
3.將你的文章或觀點同步到X,加上標籤:Gate Square 和 ERA
4.徵文內容涵蓋但不限於以下創作方向:
ERA 項目亮點:作爲區塊鏈基礎設施公司,ERA 擁有哪些核心優勢?
ERA 代幣經濟模型:如何保障代幣的長期價值及生態可持續發展?
參與並推廣 Gate x Caldera (ERA) 生態周活動。點擊查看活動詳情:https://www.gate.com/announcements/article/46169。
歡迎圍繞上述主題,或從其他獨特視角提出您的見解與建議。
⚠️ 活動要求:
原創內容,至少 300 字, 重復或抄襲內容將被淘汰。
不得使用 #Gate广场征文活动第二期# 和 #ERA# 以外的任何標籤。
每篇文章必須獲得 至少3個互動,否則無法獲得獎勵
鼓勵圖文並茂、深度分析,觀點獨到。
⏰ 活動時間:2025年7月20日 17
Mira 發布 Delphi Oracle 案例研究:如何協助 Delphi Digital 用 AI 重塑加密研究體驗
生成式 AI 應用在加密產業中持續升溫,不少機構試圖導入 AI 強化研究流程,卻常因錯誤率高、回應品質不穩與成本難控等問題,止步於概念驗證階段(PoC)。不過,Delphi Digital 是少數成功打造出實用型產品的例子。Mira Network 今正式公開其最新案例研究,詳述如何透過 Mira 提供的去中心化 AI 基礎架構,協助 Delphi Digital 推出具備快取、路由與驗證機制的智慧助手 Delphi Oracle,大幅提升研究團隊與用戶查詢體驗。
Check out how we helped turn deep dives into interactive experiences at @Delphi_Digital, powering their Oracle.
Delphi Oracle is a personal AI research companion built right into the reports. Our verification network ensures every response is accurate and reliable. pic.twitter.com/VzAkrvMGTi
— Mira (@Mira_Network) June 5, 2025
傳統 AI 助手的三大痛點
Delphi Digital 最初嘗試自建 AI 助手時遇到以下困境:
資料幻覺問題嚴重,無法保證回應內容的正確性
運算成本高昂,查詢越多花費越重
系統無法擴充至真實產品層級,僅能作為內部測試工具
這使得第一代原型無法上線使用,更遑論推廣給終端使用者。
Mira 提供的三大解法模組
2024 年,Delphi 決定改採 Mira Network 架構重啟計畫。三大核心技術模組成為關鍵轉折:
智能查詢路由:自動判斷查詢內容複雜度,將簡單問題交由快取處理,只有在需要精準推論時才動用大型語言模型
智慧快取系統 Klok:針對高頻查詢建立預先生成內容,大幅減少延遲與運算耗費
去中心化驗證層:Mira 節點會對每筆 AI 回應進行驗證與共識比對,降低錯誤率與誤導風險,提升整體可信度
導入後,Delphi Oracle 將單次查詢成本壓低九成,回應時間縮短至百毫秒內,成功達成上線標準。
從研究工具變成產品介面
目前,Delphi Oracle 已整合至 Delphi Digital 官網,成為會員查找研究報告的主要入口,常見應用情境包括:
解讀技術報告中晦澀段落、快速摘要重點;
查詢歷史報告與特定協議資料(如 EigenLayer、Lido);
串聯過往研究,建立橫跨多期的資料鏈結。
Delphi 團隊指出,Oracle 不只是一個工具,更改變了讀者與研究報告的互動方式。許多以往無人問津的老報告,如今透過 AI 變得「可問、可引、可讀」。
Mira 展望:打造 AI onchain 的可用基礎設施
對 Mira 而言,此次 Delphi Oracle 的成功落地不僅是技術合作的成果,更是一個產品思維實作範例。透過驗證層、查詢分流與快取機制,Mira 展現了 AI 系統在鏈上場景中落地的可行路徑。Mira 將持續擴展協議功能,支援更多模型、多來源資料調用與跨鏈部署,目標是為開發者與產品團隊打造「可商用、可驗證、能節省成本的 AI Layer」。
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