📌 O que exatamente faz com que @Mira_Network se sinta 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 treina um modelo para ser mais preciso, ele geralmente se torna mais tendencioso. Mas se você tenta corrigir o viés usando dados mais amplos e diversos... você geralmente acaba com mais alucinações. No entanto, @Mira_Network segue um caminho diferente. Em vez de se obsessar por um modelo perfeito, eles fazem com que múltiplos modelos verifiquem uns aos outros. E funciona - as taxas de erro caem de ~30% para ~5% em tarefas reais. Eles estão até mirando em menos de 0,1%, o que é incrível. Você já pode ver isso ao vivo: ✨ Se você está usando Gigabrain, está negociando com sinais verificados pela Mira com uma taxa de vitória de 92% ✨ Learnrite cria questões de exame com mais de 90% de confiabilidade factual ✨ Klok fornece respostas verificadas por 4+ modelos todas as vezes Nenhum desses aplicativos requer re-treinamento de um modelo do zero. É isso que o $Mira possibilita.