📌 Apa sebenarnya yang membuat @Mira_Network merasa berbeda? Saya pikir untuk sebagian besar proyek AI, permainan akhirnya selalu sama: memecahkan dilema pelatihan. Pada dasarnya: Jika Anda melatih model agar lebih akurat, seringkali menjadi lebih bias. Tetapi jika Anda mencoba memperbaiki bias dengan menggunakan data yang lebih luas dan lebih beragam... Anda biasanya berakhir dengan lebih banyak halusinasi. Namun, @Mira_Network mengambil rute yang berbeda. Alih-alih terobsesi pada satu model yang sempurna, mereka mendapatkan beberapa model untuk saling memverifikasi. Dan tingkat kesalahan kerja turun dari ~30% menjadi ~5% pada tugas nyata. Mereka bahkan menargetkan di bawah 0,1%, yang liar. Anda sudah dapat melihatnya secara langsung: ✨ Jika Anda menggunakan Gigabrain, Anda berdagang pada sinyal yang diverifikasi Mira dengan tingkat kemenangan 92% ✨ Learnrite membuat pertanyaan ujian dengan keandalan faktual lebih dari 90% ✨ Klok memberi Anda tanggapan yang diverifikasi oleh 4+ model setiap saat Tak satu pun dari aplikasi tersebut memerlukan pelatihan ulang model dari awal. Itulah yang $Mira memungkinkan.