📌 @Mira_Networkの何が違うと感じさせるのか？

ほとんどのAIプロジェクトにとって、最終的な目的は常に同じだと思います：トレーニングのジレンマを解決することです。

基本的に：モデルをより正確に訓練すると、しばしばより偏見を持つようになります。

しかし、もしあなたがより広範で多様なデータを使ってバイアスを修正しようとすると…通常、より多くの幻覚が生じることになります。

しかし、@Mira_Networkは異なるルートを取ります。

完璧なモデルに執着する代わりに、彼らは複数のモデルを用いてお互いを検証します。

そして、それは機能します。エラー率は実際のタスクで約30％から約5％に低下します。

彼らは0.1%未満を目指しているので、これは驚くべきことです。

もうライブで見ることができます:

✨ Gigabrainを使用している場合、92%の勝率を持つMira認証シグナルで取引を行っています。

✨ Learnriteは、90%以上の事実信頼性で試験問題を作成しています

✨ Klokは、毎回4つ以上のモデルによって検証された応答を提供します

それらのアプリは、ゼロからモデルを再訓練する必要はありません。それが$Miraの可能性です。