📌 Wat maakt @Mira_Network precies anders? Ik denk dat voor de meeste AI-projecten het einddoel altijd hetzelfde is: het oplossen van het trainingsdilemma. In wezen: als je een model traint om nauwkeuriger te zijn, wordt het vaak meer bevooroordeeld. Maar als je probeert de bias te verhelpen door bredere, meer diverse data te gebruiken... eindig je meestal met meer hallucinaties. Echter, @Mira_Network neemt een andere route. In plaats van te obsessief te zijn over één perfect model, laten ze meerdere modellen elkaar verifiëren. En het werkt - de foutpercentages dalen van ~30% naar ~5% bij echte taken. Ze mikken zelfs op minder dan 0,1%, wat wild is. Je kunt het al live zien: ✨ Als je Gigabrain gebruikt, handel je op Mira-geverifieerde signalen met een winpercentage van 92% ✨ Learnrite stelt examenvragen op met meer dan 90% feitelijke betrouwbaarheid ✨ Klok geeft je elke keer antwoorden die door 4+ modellen zijn geverifieerd Geen van die apps vereist het opnieuw trainen van een model vanaf nul. Dat is wat $Mira mogelijk maakt.