📌 Vad är det egentligen som får @Mira_Network att känna sig annorlunda? Jag tror att för de flesta AI-projekt är slutresultatet alltid detsamma: att lösa träningsdilemmat. I grund och botten: Om du tränar en modell att bli mer exakt blir den ofta mer partisk. Men om du försöker åtgärda biasen genom att använda bredare, mer varierade data ... Det brukar sluta med att du får fler hallucinationer. @Mira_Network tar dock en annan väg. Istället för att vara besatta av en perfekt modell får de flera modeller att verifiera varandra. Och felfrekvensen sjunker från ~30 % ner till ~5 % på verkliga uppgifter. De siktar till och med på under 0,1 %, vilket är vilt. Du kan redan se den live: ✨ Om du använder Gigabrain handlar du med Mira-verifierade signaler med en vinstgrad på 92% ✨ Learnrite bygger provfrågor med över 90% faktatillförlitlighet ✨ Klok ger dig svar verifierade av 4+ modeller varje gång Ingen av dessa appar kräver omträning av en modell från grunden. Det är vad $Mira möjliggör.