📌 O que exatamente @Mira_Network faz se sentir diferente? Acho que para a maioria dos projetos de IA, o objetivo final é sempre o mesmo: resolver o dilema do treinamento. Basicamente: se você treinar um modelo para ser mais preciso, ele geralmente fica mais tendencioso. Mas se você tentar corrigir o viés usando dados mais amplos e diversificados... Você geralmente acaba com mais alucinações. No entanto, @Mira_Network segue um caminho diferente. Em vez de ficar obcecado com um modelo perfeito, eles obtêm vários modelos para verificar uns aos outros. E funciona - as taxas de erro caem de ~ 30% para ~ 5% em tarefas reais. Eles estão até apontando para menos de 0,1%, o que é selvagem. Você já pode vê-lo ao vivo: ✨ Se você estiver usando o Gigabrain, estará negociando em sinais verificados pela Mira com uma taxa de vitória de 92% ✨ A Learnrite cria perguntas de exame com mais de 90% de confiabilidade factual ✨ O Klok fornece respostas verificadas por 4+ modelos todas as vezes Nenhum desses aplicativos exige o retreinamento de um modelo do zero. É isso que $Mira permite.