📌 V čem přesně se @Mira_Network cítíme jinak? Myslím, že u většiny projektů umělé inteligence je koncovka vždy stejná: vyřešení tréninkového dilematu. V podstatě: Pokud trénujete model, aby byl přesnější, je často více zaujatý. Ale pokud se pokusíte napravit zkreslení pomocí širších a rozmanitějších dat... Obvykle skončíte s více halucinacemi. @Mira_Network se však ubírá jinou cestou. Místo toho, aby byli posedlí jedním dokonalým modelem, získají více modelů, aby se navzájem ověřili. A chybovost klesá z ~30 % na ~5 % u skutečných úkolů. Dokonce cílí na méně než 0,1 %, což je divoké. Již nyní jej můžete vidět naživo: ✨ Pokud používáte Gigabrain, obchodujete na signálech ověřených Mira s 92% mírou výher ✨ Learnrite vytváří otázky ke zkoušce s více než 90% faktickou spolehlivostí ✨ Klok vám pokaždé poskytne odpovědi ověřené 4+ modelkami Žádná z těchto aplikací nevyžaduje přetrénování modelu od začátku. To je to, co $Mira umožňuje.