📌 ¿Qué es lo que hace que @Mira_Network se sienta diferente? Creo que para la mayoría de los proyectos de IA, el objetivo final siempre es el mismo: resolver el dilema del entrenamiento. Básicamente: si entrenas un modelo para que sea más preciso, a menudo se vuelve más sesgado. Pero si intentas corregir el sesgo utilizando datos más amplios y diversos... generalmente terminas con más alucinaciones. Sin embargo, @Mira_Network toma un camino diferente. En lugar de obsesionarse con un modelo perfecto, obtienen múltiples modelos para verificar entre sí. Y funciona: las tasas de error bajan de ~30% a ~5% en tareas reales. Incluso están apuntando a menos del 0.1%, lo cual es increíble. Ya puedes verlo en vivo: ✨ Si estás usando Gigabrain, estás operando con señales verificadas por Mira con una tasa de éxito del 92% ✨ Learnrite crea preguntas de examen con más del 90% de fiabilidad fáctica ✨ Klok te da respuestas verificadas por más de 4 modelos cada vez Ninguna de esas aplicaciones requiere volver a entrenar un modelo desde cero. Eso es lo que $Mira permite.