đ Apa yang membuat @Mira_Network terasa berbeda?
Saya pikir untuk sebagian besar proyek AI, tujuan akhirnya selalu sama: menyelesaikan dilema pelatihan.
Pada dasarnya: Jika Anda melatih model untuk lebih akurat, seringkali model tersebut menjadi lebih bias.
Tapi jika Anda mencoba untuk memperbaiki bias dengan menggunakan data yang lebih luas dan beragam⌠Anda biasanya akan berakhir dengan lebih banyak halusinasi.
Namun, @Mira_Network mengambil jalur yang berbeda.
Alih-alih terobsesi pada satu model yang sempurna, mereka mendapatkan beberapa model untuk saling memverifikasi.
Dan itu berhasil - tingkat kesalahan turun dari ~30% menjadi ~5% pada tugas nyata.
Mereka bahkan menargetkan di bawah 0,1%, yang sangat gila.
Anda sudah dapat melihatnya secara langsung:
⨠Jika Anda menggunakan Gigabrain, Anda sedang berdagang dengan sinyal yang diverifikasi oleh Mira dengan tingkat kemenangan 92%
â¨Â Learnrite membangun soal ujian dengan lebih dari 90% keandalan faktual
⨠Klok memberikan Anda tanggapan yang diverifikasi oleh 4+ model setiap kali
Tidak satu pun dari aplikasi tersebut memerlukan pelatihan ulang model dari awal. Itulah yang memungkinkan $Mira.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
đ Apa yang membuat @Mira_Network terasa berbeda?
Saya pikir untuk sebagian besar proyek AI, tujuan akhirnya selalu sama: menyelesaikan dilema pelatihan.
Pada dasarnya: Jika Anda melatih model untuk lebih akurat, seringkali model tersebut menjadi lebih bias.
Tapi jika Anda mencoba untuk memperbaiki bias dengan menggunakan data yang lebih luas dan beragam⌠Anda biasanya akan berakhir dengan lebih banyak halusinasi.
Namun, @Mira_Network mengambil jalur yang berbeda.
Alih-alih terobsesi pada satu model yang sempurna, mereka mendapatkan beberapa model untuk saling memverifikasi.
Dan itu berhasil - tingkat kesalahan turun dari ~30% menjadi ~5% pada tugas nyata.
Mereka bahkan menargetkan di bawah 0,1%, yang sangat gila.
Anda sudah dapat melihatnya secara langsung:
⨠Jika Anda menggunakan Gigabrain, Anda sedang berdagang dengan sinyal yang diverifikasi oleh Mira dengan tingkat kemenangan 92%
â¨Â Learnrite membangun soal ujian dengan lebih dari 90% keandalan faktual
⨠Klok memberikan Anda tanggapan yang diverifikasi oleh 4+ model setiap kali
Tidak satu pun dari aplikasi tersebut memerlukan pelatihan ulang model dari awal. Itulah yang memungkinkan $Mira.