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Kaff
2025-08-04 07:23:59
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📌 @Mira_Network到底有什么不同之处?
我认为对于大多数人工智能项目来说,最终目标总是一样的: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。
但是如果你尝试通过使用更广泛、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。
与其执着于一个完美的模型,他们会使用多个模型相互验证。
并且它有效-错误率从~30%降至~5%在真实任务上。
他们甚至目标是低于0.1%,这太疯狂了。
你已经可以看到它的现场了:
✨ 如果你正在使用Gigabrain,你是在以92%的胜率进行Mira认证信号的交易
✨ Learnrite 构建的考试问题具有超过 90% 的事实可靠性
✨ Klok 每次都为您提供由 4 个以上模型验证的响应
那些应用都不需要从头开始重新训练模型。这正是$Mira所能实现的。
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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。
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然而,@Mira_Network 采取了不同的路线。
与其执着于一个完美的模型,他们会使用多个模型相互验证。
并且它有效-错误率从~30%降至~5%在真实任务上。
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