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📌 O que exatamente faz com que @Mira_Network se sinta diferente?
Acho que para a maioria dos projetos de IA, o objetivo final é sempre o mesmo: resolver o dilema do treinamento.
Basicamente: Se você treina um modelo para ser mais preciso, ele muitas vezes se torna mais tendencioso.
Mas se você tentar corrigir o viés usando dados mais amplos e diversos... geralmente acaba tendo mais alucinações.
No entanto, @Mira_Network segue um caminho diferente.
Em vez de se obsessarem por um modelo perfeito, eles obtêm múltiplos modelos para se verificarem mutuamente.
E funciona - as taxas de erro caem de ~30% para ~5% em tarefas reais.
Eles estão até a visar abaixo de 0,1%, o que é louco.
Você já pode vê-lo ao vivo:
✨ Se está a usar o Gigabrain, está a negociar com sinais verificados pela Mira com uma taxa de vitória de 92%.
✨ Learnrite cria questões de exame com mais de 90% de fiabilidade factual
✨ Klok oferece respostas verificadas por mais de 4 modelos todas as vezes
Nenhum desses aplicativos requer o re-treinamento de um modelo do zero. É isso que o $Mira permite.