📌 Cosa rende esattamente @Mira_Network così diverso? Penso che per la maggior parte dei progetti AI, l'obiettivo finale sia sempre lo stesso: risolvere il dilemma dell'addestramento. Fondamentalmente: se alleni un modello per essere più accurato, spesso diventa più parziale. Ma se cerchi di correggere il bias utilizzando dati più ampi e diversificati... di solito finisci con più allucinazioni. Tuttavia, @Mira_Network segue un percorso diverso. Invece di ossessionarsi per un modello perfetto, fanno in modo che più modelli si verifichino a vicenda. E funziona: i tassi di errore scendono da ~30% a ~5% su compiti reali. Stanno persino puntando a meno dello 0,1%, il che è pazzesco. Puoi già vederlo dal vivo: ✨ Se stai usando Gigabrain, stai operando su segnali verificati da Mira con un tasso di vincita del 92% ✨ Learnrite crea domande d'esame con oltre il 90% di affidabilità fattuale ✨ Klok ti fornisce risposte verificate da 4+ modelli ogni singola volta Nessuna di queste app richiede di riaddestrare un modello da zero. Questo è ciò che $Mira consente.