InfoFi 赛道进入战国时代，Kaito丶Cookie丶BubbleMap 竞争进入白热化。而 Mirra AI 关注度相对较低，或许这个 InfoFi 结合 AI 模型训练的专案也有埋伏的空间，Mirra AI 是利用社群平台 (像是 X) 来训练 AI 的专案。有品质的内容创作者以及寻找优质内容的球探都能从中获取积分。Mirra AI 的得分规则强调真实内容创作，而非将白皮书换句话说，或 AI 产出的内容。

Mirra AI 利用社群平台训练 AI 代理

Mirra AI 是利用社群平台 (像是 X) 来训练 AI 的专案，简单来说可以分为 Creator (内容创作者) 及 Scout (球探) 两个角色。在推特上找到优良的创作内容，可以在留言区标注 @MirraTerminal。这时 Mirra 将进行内容验证，这步骤相当于提交 AI 训练资料，贡献数据，使 AI 变得更聪明。完成验证后创作者及球探都会获得积分，要注意的是需要连结 X 帐号才能领取积分。

作为内容创作者，你创作的内容成为了训练 AI 的一部分。当你的见解得到验证时，还能获得积分。在 Mirra 积分足够普及的情况下，积分排行榜也代表了谁是公认的思想领袖。对于球探的角色来说，你决定了人工智慧学习什么内容，同样可从中获取积分。Mirra AI 就是借由这种方式来构建去中心化 AI，目前首个训练案例是 Mirra Agent，并且似乎有训练其他代理的可能性。

Mirra 喜欢能提供思考空间的内容，并且是由真实的人写的

Mirra 创办人 Lester 在推特上分享获得积分的过程，整体来说内容侦测分为两次，第一次是当球探在贴文标记 Mirra，将扫描球探的内容和帐户。如果侦测到 (疑似为机器人、ChatGPT 内容、垃圾邮件、黑名单关键字)，将直接忽略该球探的请求。第一次侦查过关时将显示：「内容已被侦察。正在评估中」。

第二次侦测 Mirra 将对内容给出分数，双方都能在系统拿到积分，但双方分数不尽相同。Mirra 同样也可能给出「您的内容未通过侦测」的讯息。

Lester 也解释了评分准则，一般来说要取得分数要满足：

• 相关主题。
• 有用的资讯。
• 可操作性。
• 基于事实。
• 分享个人观点。
• 批判性思维。
• 有趣丶尖锐的幽默 (Mirra 喜欢黑色幽默、俏皮的表达)。
• 原创性内容。

同时尽量避免：

• 类似 ChatGPT 的写作。
• 没有主见。
• 缺乏批判性思维。
• 低品质的靠嘴噜 (大部分 kaito yappers 只是重写了专案的白皮书)。
• 一般性意见。
• 过度使用表情符号。
• Hashtag。
• 在贴文中提及过多帐号。
• 过于技术性的内容。

简而言之，Mirra 喜欢那些让在阅读时能好好思考的内容，并且是由真实的人写的。

不过在链上声誉平台 ethos 上，也有用户对 Mirra AI 表达负面看法。

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