📌 @Mira_Network 到底有什么不同之处？ 我认为对于大多数 AI 项目来说，最终目标总是相同的：解决训练困境。 基本上：如果你训练一个模型使其更准确，它往往会变得更加偏见。 但如果你试图通过使用更广泛、更具多样性的数据来修正偏见……你通常会得到更多的幻觉。 然而，@Mira_Network 采取了不同的路线。 他们不是执着于一个完美的模型，而是让多个模型相互验证。 而且这有效——错误率从 ~30% 降到 ~5% 在真实任务中。 他们甚至目标是低于 0.1%，这真是疯狂。 你已经可以看到它的实时效果： ✨ 如果你使用 Gigabrain，你正在基于 Mira 验证的信号进行交易，胜率为 92% ✨ Learnrite 构建的考试问题具有超过 90% 的事实可靠性 ✨ Klok 每次都给你由 4 个以上模型验证的响应 这些应用程序都不需要从头开始重新训练模型。这就是 $Mira 所能实现的。