📌 一体何が違うと感じ@Mira_Networkのでしょうか? ほとんどの AI プロジェクトでは、最終目標は常に同じで、トレーニングのジレンマを解決するというものだと思います。 基本的に、モデルをより正確にトレーニングすると、多くの場合、モデルはより偏ります。 しかし、より広範で多様なデータを使用してバイアスを修正しようとすると...通常、より多くの幻覚が現れます。 しかし、@Mira_Networkは別の道を歩んでいます。 1つの完璧なモデルにこだわるのではなく、複数のモデルを使って互いを検証します。 そして、実際のタスクではエラー率が~30%から~5%に低下します。 彼らは0.1%未満を目指していますが、これはワイルドです。 すでにライブで見ることができます。 ✨ Gigabrainを使用している場合、92%の勝率でMira検証済みのシグナルで取引しています ✨ Learnriteは、90%以上の事実信頼性を備えた試験問題を作成します ✨ Klok は、毎回 4+ モデルによって検証された回答を提供します これらのアプリはいずれも、モデルを最初から再トレーニングする必要はありません。それが$Miraを可能にするものです。