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📌 ¿Qué es exactamente lo que hace que @Mira_Network se sienta diferente?
Creo que para la mayoría de los proyectos de IA, el objetivo final siempre es el mismo: resolver el dilema del entrenamiento.
Básicamente: si entrenas un modelo para que sea más preciso, a menudo se vuelve más sesgado.
Pero si intentas corregir el sesgo utilizando datos más amplios y diversos… generalmente terminas con más alucinaciones.
Sin embargo, @Mira_Network toma un camino diferente.
En lugar de obsesionarse con un modelo perfecto, obtienen múltiples modelos para verificar entre sí.
Y funciona: las tasas de error caen de ~30% a ~5% en tareas reales.
Incluso están apuntando a menos del 0.1%, lo cual es sorprendente.
Ya puedes verlo en vivo:
✨ Si estás usando Gigabrain, estás operando con señales verificadas por Mira con una tasa de éxito del 92%
✨ Learnrite crea preguntas de examen con más del 90% de fiabilidad factual
✨ Klok te ofrece respuestas verificadas por más de 4 modelos cada vez
Ninguna de esas aplicaciones requiere reentrenar un modelo desde cero. Eso es lo que $Mira permite.