📌 @Mira_Network到底有什麼不同之處？

我認爲對於大多數人工智能項目來說，最終目標總是一樣的：解決訓練困境。

基本上：如果你訓練一個模型使其更準確，它往往會變得更加偏見。

但是如果你嘗試通過使用更廣泛、更具多樣性的數據來修正偏見……你通常會得到更多的幻覺。

然而，@Mira_Network 採取了不同的路線。

與其執着於一個完美的模型，他們會使用多個模型相互驗證。

並且它有效-錯誤率從~30%降至~5%在真實任務上。

他們甚至目標是低於0.1%，這太瘋狂了。

你已經可以看到它的現場了：

✨ 如果你正在使用Gigabrain，你是在以92%的勝率進行Mira認證信號的交易

✨ Learnrite 構建的考試問題具有超過 90% 的事實可靠性

✨ Klok 每次都爲您提供由 4 個以上模型驗證的響應

那些應用都不需要從頭開始重新訓練模型。這正是$Mira所能實現的。