📌 Що саме змушує @Mira_Network відчувати себе по-іншому? Я думаю, що для більшості проєктів зі штучним інтелектом кінцева мета завжди одна: вирішення дилеми навчання. По суті: якщо ви навчаєте модель бути більш точною, вона часто стає більш упередженою. Але якщо ви спробуєте виправити упередженість, використовуючи більш широкі та різноманітні дані... Зазвичай у вас виникає більше галюцинацій. Однак @Mira_Network йде іншим шляхом. Замість того, щоб зациклюватися на одній ідеальній моделі, вони отримують кілька моделей, щоб перевірити одна одну. І це працює – частота помилок падає з ~30% до ~5% на реальних завданнях. Вони навіть прагнуть до рівня нижче 0,1%, що є диким. Вже наживо його можна побачити: ✨ Якщо ви використовуєте Gigabrain, ви торгуєте за перевіреними Mira сигналами з коефіцієнтом виграшу 92% ✨ Learnrite будує екзаменаційні питання з більш ніж 90% фактичної достовірності ✨ Klok щоразу надає вам відповіді, перевірені 4+ моделями Жодна з цих програм не вимагає перенавчання моделі з нуля. Ось що $Mira дозволяє.