📌 Что именно делает @Mira_Network особенной? Я думаю, что для большинства AI проектов конечная цель всегда одна и та же: решение проблемы обучения. В основном: если вы обучаете модель, чтобы она была более точной, она часто становится более предвзятой. Но если вы пытаетесь исправить предвзятость, используя более широкие и разнообразные данные… вы обычно получаете больше галлюцинаций. Однако @Mira_Network выбирает другой путь. Вместо того, чтобы зацикливаться на одной идеальной модели, они используют несколько моделей, чтобы проверять друг друга. И это работает — уровень ошибок снижается с ~30% до ~5% на реальных задачах. Они даже нацелены на уровень ниже 0.1%, что безумно. Вы уже можете увидеть это в действии: ✨ Если вы используете Gigabrain, вы торгуете на сигналах, проверенных Mira, с коэффициентом выигрыша 92% ✨ Learnrite создает экзаменационные вопросы с более чем 90% фактической надежностью ✨ Klok дает вам ответы, проверенные 4+ моделями каждый раз Ни одно из этих приложений не требует повторного обучения модели с нуля. Вот что позволяет $Mira.