📌 @Mira_Network到底有什么不同之处？

我认为对于大多数人工智能项目来说，最终目标总是一样的：解决训练困境。

基本上：如果你训练一个模型使其更准确，它往往会变得更加偏见。

但是如果你尝试通过使用更广泛、更具多样性的数据来修正偏见……你通常会得到更多的幻觉。

然而，@Mira_Network 采取了不同的路线。

与其执着于一个完美的模型，他们会使用多个模型相互验证。

并且它有效-错误率从~30%降至~5%在真实任务上。

他们甚至目标是低于0.1%，这太疯狂了。

你已经可以看到它的现场了：

✨ 如果你正在使用Gigabrain，你是在以92%的胜率进行Mira认证信号的交易

✨ Learnrite 构建的考试问题具有超过 90% 的事实可靠性

✨ Klok 每次都为您提供由 4 个以上模型验证的响应

那些应用都不需要从头开始重新训练模型。这正是$Mira所能实现的。