📌 ما الذي يجعل @Mira_Network يشعر بالاختلاف؟ أعتقد أنه بالنسبة لمعظم مشاريع الذكاء الاصطناعي ، فإن نهاية اللعبة هي نفسها دائما: حل معضلة التدريب. في الأساس: إذا قمت بتدريب نموذج ليكون أكثر دقة ، فغالبا ما يصبح أكثر تحيزا. ولكن إذا حاولت إصلاح التحيز باستخدام بيانات أوسع وأكثر تنوعا ... عادة ما ينتهي بك الأمر بمزيد من الهلوسة. ومع ذلك ، @Mira_Network يأخذ طريقا مختلفا. بدلا من الاستحواذ على نموذج واحد مثالي ، يحصلون على نماذج متعددة للتحقق من بعضهم البعض. وتنخفض معدلات الخطأ من ~ 30٪ إلى ~ 5٪ في المهام الحقيقية. حتى أنهم يهدفون إلى أقل من 0.1٪ ، وهو أمر جامح. يمكنك رؤيته بالفعل على الهواء مباشرة: ✨ إذا كنت تستخدم Gigabrain ، فأنت تتداول على إشارات تم التحقق منها من Mira بمعدل ربح 92٪ ✨ يبني Learnrite أسئلة الاختبار بموثوقية واقعية تزيد عن 90٪ ✨ يمنحك Klok استجابات تم التحقق منها بواسطة 4+ نماذج في كل مرة لا يتطلب أي من هذه التطبيقات إعادة تدريب نموذج من البداية. هذا ما يتيحه $Mira.