📌 @Mira_Network到底有什麼不同之處?



我認爲對於大多數人工智能項目來說,最終目標總是一樣的:解決訓練困境。

基本上:如果你訓練一個模型使其更準確,它往往會變得更加偏見。

但是如果你嘗試通過使用更廣泛、更具多樣性的數據來修正偏見……你通常會得到更多的幻覺。

然而,@Mira_Network 採取了不同的路線。

與其執着於一個完美的模型,他們會使用多個模型相互驗證。

並且它有效-錯誤率從~30%降至~5%在真實任務上。

他們甚至目標是低於0.1%,這太瘋狂了。

你已經可以看到它的現場了:

✨ 如果你正在使用Gigabrain,你是在以92%的勝率進行Mira認證信號的交易

✨ Learnrite 構建的考試問題具有超過 90% 的事實可靠性

✨ Klok 每次都爲您提供由 4 個以上模型驗證的響應

那些應用都不需要從頭開始重新訓練模型。這正是$Mira所能實現的。
THINK7.52%
MORE6.2%
GET6.71%
查看原文
post-image
此頁面可能包含第三方內容,僅供參考(非陳述或保證),不應被視為 Gate 認可其觀點表述,也不得被視為財務或專業建議。詳見聲明
  • 讚賞
  • 留言
  • 分享
留言
0/400
暫無留言
交易,隨時隨地
qrCode
掃碼下載 Gate APP
社群列表
繁體中文
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)