暗号業界ではジェネレーティブAIの応用が過熱し続けており、多くの機関が研究プロセスを強化するためにAIを導入しようとしていますが、高いエラー率、不安定な応答品質、制御不能なコストなどから、概念実証(PoC)の段階で止まってしまうことがよくあります。 しかし、Delphi Digitalは、成功した実用的な製品の数少ない例の1つです。 Mira Networkは本日、最新のケーススタディを正式にリリースし、Miraが提供する分散型AIインフラストラクチャが、Delphi Digitalがキャッシング、ルーティング、認証メカニズムを備えたインテリジェントアシスタントであるDelphi Oracleを立ち上げるのにどのように役立ったかを詳しく説明し、研究チームとユーザーのクエリエクスペリエンスを大幅に向上させました。@Delphi\_Digitalで、深く掘り下げることをインタラクティブな体験に変え、オラクルをどのように強化したかをご覧ください。Delphi Oracleは、レポートに組み込まれた個人のAI研究コンパニオンです。私たちの検証ネットワークは、すべての応答が正確で信頼できることを保証します。 pic.twitter.com/VzAkrvMGTi— Mira (@Mira\_Network) 2025年6月5日従来の AI アシスタントの三大痛点Delphi Digital が最初に AI アシスタントを自作しようとした際に直面した以下の困難：データの錯覚問題が深刻であり、応答内容の正確性を保証できません。計算コストが高く、クエリが多くなるほど費用がかさむシステムは実際の製品レベルに拡張できず、内部テストツールとしてのみ機能します。これにより、第一世代のプロトタイプはオンライン使用できず、ましてやエンドユーザーに普及させることはできません。Miraが提供する三つの解決策モジュール2024年、DelphiはMira Networkアーキテクチャの再起動計画に切り替えることを決定しました。 3つのコアテクノロジーモジュールが重要なターニングポイントとなりました。スマートクエリルーティング：クエリの内容の複雑さを自動的に判断し、単純な問題はキャッシュ処理に委ね、正確な推論が必要な場合にのみ大規模言語モデルを使用します。智慧快取系統 Klok：高頻クエリに対して事前生成コンテンツを作成し、遅延と計算コストを大幅に削減分散化検証層：Miraノードは各AI応答の検証とコンセンサス照合を行い、誤り率と誤解リスクを低減し、全体的な信頼性を向上させます。導入後、Delphi Oracle は単一クエリのコストを90％削減し、応答時間を100ミリ秒以内に短縮し、オンライン基準を成功裏に達成しました。研究ツールから製品インターフェースへ現在、Delphi Oracle は Delphi Digital の公式ウェブサイトに統合され、会員が研究報告を探すための主要な入り口となっています。一般的な利用シーンには次のものが含まれます:技術報告の難解な段落を解釈し、ポイントを迅速に要約する；歴史レポートと特定のプロトコルデータ（EigenLayer、Lidoなど）を確認する；過去の研究を結びつけ、複数の期間にわたるデータの連結を構築する。Delphiチームは、オラクルが単なるツールではなく、読者が研究レポートと対話する方法を変えていると述べています。 以前は放置されていた多くの古いレポートが、AIによって「疑わしい、引用可能、読み取り可能」になりました。Miraのビジョン:AIオンチェーンのための使用可能なインフラストラクチャの構築Mira氏にとって、Delphi Oracleの成功した上陸は、技術協力の結果であるだけでなく、製品思考の一例でもあります。 Miraは、認証レイヤー、クエリオフロード、キャッシングメカニズムを通じて、AIシステムがオンチェーンシナリオに到達するための実現可能なパスを示しています。 Miraは、より多くのモデル、マルチソースデータ呼び出し、クロスチェーン展開をサポートするためにプロトコル機能を拡大し続け、開発者と製品チームのための「商用で検証可能でコスト節約のAIレイヤー」を作成することを目標としています。Miraによるこの記事は、Delphi Oracleのケーススタディを公開しています:AIを使用してDelphi Digitalが暗号研究体験を再形成するのを支援する方法 最初に登場したのは チェーンニュースABMedia.
Mira は Delphi Oracle ケーススタディを発表しました：どのように Delphi Digital が AI を活用して暗号化研究体験を再構築するか
暗号業界ではジェネレーティブAIの応用が過熱し続けており、多くの機関が研究プロセスを強化するためにAIを導入しようとしていますが、高いエラー率、不安定な応答品質、制御不能なコストなどから、概念実証(PoC)の段階で止まってしまうことがよくあります。 しかし、Delphi Digitalは、成功した実用的な製品の数少ない例の1つです。 Mira Networkは本日、最新のケーススタディを正式にリリースし、Miraが提供する分散型AIインフラストラクチャが、Delphi Digitalがキャッシング、ルーティング、認証メカニズムを備えたインテリジェントアシスタントであるDelphi Oracleを立ち上げるのにどのように役立ったかを詳しく説明し、研究チームとユーザーのクエリエクスペリエンスを大幅に向上させました。
@Delphi_Digitalで、深く掘り下げることをインタラクティブな体験に変え、オラクルをどのように強化したかをご覧ください。
Delphi Oracleは、レポートに組み込まれた個人のAI研究コンパニオンです。私たちの検証ネットワークは、すべての応答が正確で信頼できることを保証します。 pic.twitter.com/VzAkrvMGTi
— Mira (@Mira_Network) 2025年6月5日
従来の AI アシスタントの三大痛点
Delphi Digital が最初に AI アシスタントを自作しようとした際に直面した以下の困難：
データの錯覚問題が深刻であり、応答内容の正確性を保証できません。
計算コストが高く、クエリが多くなるほど費用がかさむ
システムは実際の製品レベルに拡張できず、内部テストツールとしてのみ機能します。
これにより、第一世代のプロトタイプはオンライン使用できず、ましてやエンドユーザーに普及させることはできません。
Miraが提供する三つの解決策モジュール
2024年、DelphiはMira Networkアーキテクチャの再起動計画に切り替えることを決定しました。 3つのコアテクノロジーモジュールが重要なターニングポイントとなりました。
スマートクエリルーティング：クエリの内容の複雑さを自動的に判断し、単純な問題はキャッシュ処理に委ね、正確な推論が必要な場合にのみ大規模言語モデルを使用します。
智慧快取系統 Klok：高頻クエリに対して事前生成コンテンツを作成し、遅延と計算コストを大幅に削減
分散化検証層：Miraノードは各AI応答の検証とコンセンサス照合を行い、誤り率と誤解リスクを低減し、全体的な信頼性を向上させます。
導入後、Delphi Oracle は単一クエリのコストを90％削減し、応答時間を100ミリ秒以内に短縮し、オンライン基準を成功裏に達成しました。
研究ツールから製品インターフェースへ
現在、Delphi Oracle は Delphi Digital の公式ウェブサイトに統合され、会員が研究報告を探すための主要な入り口となっています。一般的な利用シーンには次のものが含まれます:
技術報告の難解な段落を解釈し、ポイントを迅速に要約する；
歴史レポートと特定のプロトコルデータ（EigenLayer、Lidoなど）を確認する；
過去の研究を結びつけ、複数の期間にわたるデータの連結を構築する。
Delphiチームは、オラクルが単なるツールではなく、読者が研究レポートと対話する方法を変えていると述べています。 以前は放置されていた多くの古いレポートが、AIによって「疑わしい、引用可能、読み取り可能」になりました。
Miraのビジョン:AIオンチェーンのための使用可能なインフラストラクチャの構築
Mira氏にとって、Delphi Oracleの成功した上陸は、技術協力の結果であるだけでなく、製品思考の一例でもあります。 Miraは、認証レイヤー、クエリオフロード、キャッシングメカニズムを通じて、AIシステムがオンチェーンシナリオに到達するための実現可能なパスを示しています。 Miraは、より多くのモデル、マルチソースデータ呼び出し、クロスチェーン展開をサポートするためにプロトコル機能を拡大し続け、開発者と製品チームのための「商用で検証可能でコスト節約のAIレイヤー」を作成することを目標としています。
Miraによるこの記事は、Delphi Oracleのケーススタディを公開しています:AIを使用してDelphi Digitalが暗号研究体験を再形成するのを支援する方法 最初に登場したのは チェーンニュースABMedia.