📌 @Mira_Network 為什麼感覺如此不同？ 我認為對於大多數 AI 項目來說，最終目標總是相同的：解決訓練困境。 基本上：如果你訓練一個模型使其更準確，它往往會變得更有偏見。 但如果你試圖通過使用更廣泛、更具多樣性的數據來修正偏見……你通常會得到更多的幻覺。 然而，@Mira_Network 採取了不同的路徑。 他們不是專注於一個完美的模型，而是讓多個模型相互驗證。 而且這是有效的——錯誤率從約 30% 降到約 5% 的真實任務上。 他們甚至目標是低於 0.1%，這真是瘋狂。 你已經可以看到它的實時效果： ✨ 如果你使用 Gigabrain，你正在基於 Mira 驗證的信號進行交易，勝率達到 92% ✨ Learnrite 構建的考試問題具有超過 90% 的事實可靠性 ✨ Klok 每次都會給你由 4 個以上模型驗證的回應 這些應用程序都不需要從頭開始重新訓練模型。這就是 $Mira 所能實現的。