📌 Was macht @Mira_Network genau anders? Ich denke, bei den meisten KI-Projekten ist das Endziel immer dasselbe: das Trainingsdilemma zu lösen. Im Grunde genommen: Wenn du ein Modell trainierst, um genauer zu sein, wird es oft voreingenommener. Aber wenn du versuchst, die Voreingenommenheit zu beheben, indem du breitere, vielfältigere Daten verwendest… endest du normalerweise mit mehr Halluzinationen. @Mira_Network geht jedoch einen anderen Weg. Anstatt sich auf ein perfektes Modell zu fixieren, lassen sie mehrere Modelle einander überprüfen. Und es funktioniert – die Fehlerquoten sinken von ~30% auf ~5% bei realen Aufgaben. Sie zielen sogar auf unter 0,1%, was verrückt ist. Du kannst es bereits live sehen: ✨ Wenn du Gigabrain verwendest, handelst du mit von Mira verifizierten Signalen mit einer Gewinnrate von 92% ✨ Learnrite erstellt Prüfungsfragen mit über 90% faktischer Zuverlässigkeit ✨ Klok gibt dir jedes Mal Antworten, die von 4+ Modellen verifiziert wurden Keine dieser Apps erfordert ein Retraining eines Modells von Grund auf. Das ermöglicht $Mira.