📌 Hva er det egentlig som får @Mira_Network til å føle deg annerledes? Jeg tror for de fleste AI-prosjekter er sluttspillet alltid det samme: å løse treningsdilemmaet. I utgangspunktet: Hvis du trener en modell til å være mer nøyaktig, blir den ofte mer partisk. Men hvis du prøver å fikse skjevheten ved å bruke bredere, mer varierte data ... Du ender vanligvis opp med flere hallusinasjoner. @Mira_Network tar imidlertid en annen rute. I stedet for å være besatt av én perfekt modell, får de flere modeller for å verifisere hverandre. Og det fungerer-feilraten faller fra ~30 % ned til ~5 % på reelle oppgaver. De sikter til og med mot under 0,1 %, noe som er vilt. Du kan allerede se det live: ✨ Hvis du bruker Gigabrain, handler du på Mira-verifiserte signaler med en gevinstrate på 92 % ✨ Learnrite bygger eksamensspørsmål med over 90 % faktapålitelighet ✨ Klok gir deg svar verifisert av 4+ modeller hver eneste gang Ingen av disse appene krever omskolering av en modell fra bunnen av. Det er det $Mira muliggjør.