📌 Điều gì khiến @Mira_Network cảm thấy khác biệt? Tôi nghĩ rằng đối với hầu hết các dự án AI, mục tiêu cuối cùng luôn giống nhau: giải quyết vấn đề đào tạo. Cơ bản là: Nếu bạn đào tạo một mô hình để chính xác hơn, nó thường trở nên thiên lệch hơn. Nhưng nếu bạn cố gắng khắc phục sự thiên lệch bằng cách sử dụng dữ liệu rộng hơn, đa dạng hơn… bạn thường kết thúc với nhiều ảo giác hơn. Tuy nhiên, @Mira_Network đi theo một con đường khác. Thay vì ám ảnh về một mô hình hoàn hảo, họ có nhiều mô hình để xác minh lẫn nhau. Và điều đó hiệu quả - tỷ lệ lỗi giảm từ ~30% xuống ~5% trong các nhiệm vụ thực tế. Họ thậm chí còn nhắm đến dưới 0.1%, điều này thật điên rồ. Bạn có thể thấy nó đang hoạt động: ✨ Nếu bạn đang sử dụng Gigabrain, bạn đang giao dịch trên các tín hiệu được xác minh bởi Mira với tỷ lệ thắng 92% ✨ Learnrite xây dựng các câu hỏi kiểm tra với độ tin cậy thực tế trên 90% ✨ Klok cung cấp cho bạn các phản hồi được xác minh bởi 4+ mô hình mỗi lần Không có ứng dụng nào trong số đó yêu cầu đào tạo lại một mô hình từ đầu. Đó là điều mà $Mira cho phép.