📌 Qu'est-ce qui rend exactement @Mira_Network différent ?

Je pense que pour la plupart des projets d'IA, le but final est toujours le même : résoudre le dilemme de l'entraînement.

En gros : Si vous formez un modèle pour qu'il soit plus précis, il devient souvent plus biaisé.

Mais si vous essayez de corriger le biais en utilisant des données plus larges et plus diverses... vous finissez généralement par avoir plus d'hallucinations.

Cependant, @Mira_Network emprunte une route différente.

Au lieu de s'obséder sur un modèle parfait, ils obtiennent plusieurs modèles pour se vérifier mutuellement.

Et ça fonctionne - les taux d'erreur passent d'environ 30 % à environ 5 % sur des tâches réelles.

Ils visent même en dessous de 0,1 %, ce qui est fou.

Vous pouvez déjà le voir en direct :

✨ Si vous utilisez Gigabrain, vous tradez sur des signaux vérifiés par Mira avec un taux de réussite de 92%

✨ Learnrite crée des questions d'examen avec plus de 90 % de fiabilité factuelle

✨ Klok vous donne des réponses vérifiées par 4+ modèles à chaque fois

Aucune de ces applications ne nécessite de réentraîner un modèle depuis zéro. C'est ce que $Mira permet.