📌 Qu'est-ce qui rend @Mira_Network si différent ? Je pense que pour la plupart des projets d'IA, l'objectif final est toujours le même : résoudre le dilemme de l'entraînement. En gros : si vous entraînez un modèle pour qu'il soit plus précis, il devient souvent plus biaisé. Mais si vous essayez de corriger le biais en utilisant des données plus larges et plus diversifiées… vous finissez généralement par avoir plus d'hallucinations. Cependant, @Mira_Network prend une autre voie. Au lieu de s'obséder sur un modèle parfait, ils font en sorte que plusieurs modèles se vérifient mutuellement. Et ça fonctionne - les taux d'erreur passent d'environ 30 % à environ 5 % sur des tâches réelles. Ils visent même moins de 0,1 %, ce qui est fou. Vous pouvez déjà le voir en direct : ✨ Si vous utilisez Gigabrain, vous tradez sur des signaux vérifiés par Mira avec un taux de réussite de 92 % ✨ Learnrite crée des questions d'examen avec plus de 90 % de fiabilité factuelle ✨ Klok vous donne des réponses vérifiées par 4 modèles ou plus à chaque fois Aucune de ces applications ne nécessite de réentraîner un modèle depuis le début. C'est ce que permet $Mira.