📌 @Mira_Network'i farklı kılan tam olarak nedir?

Bence çoğu AI projesi için nihai hedef her zaman aynıdır: eğitim ikilemini çözmek.

Temelde: Bir modeli daha doğru hale getirmek için eğitirseniz, genellikle daha önyargılı hale gelir.

Ama önyargıyı daha geniş, daha çeşitli veriler kullanarak düzeltmeye çalışırsanız... genellikle daha fazla hayal gücü ile karşılaşırsınız.

Ancak, @Mira_Network farklı bir yol izliyor.

Bir mükemmel modele takıntı yapmak yerine, birbirlerini doğrulamak için birden fazla model alıyorlar.

Ve çalışıyor - hata oranları gerçek görevlerde yaklaşık %30'dan %5'e düşüyor.

Hedefleri %0.1'in altına inmek, bu da çılgınca.

Bunu zaten canlı olarak görebilirsiniz:

✨ Eğer Gigabrain kullanıyorsanız, %92 kazanma oranına sahip Mira-onaylı sinyallerle işlem yapıyorsunuz.

✨ Learnrite, %90'dan fazla gerçeklik güvenilirliği ile sınav soruları oluşturur.

✨ Klok, her seferinde 4+ model tarafından doğrulanmış yanıtlar verir.

O uygulamalardan hiçbiri modeli sıfırdan yeniden eğitmek gerektirmiyor. İşte bu, $Mira'nın sağladığı şey.