📌 Що саме робить @Mira_Network відмінним?

Я думаю, що для більшості проектів штучного інтелекту кінцева мета завжди однакова: вирішення дилеми навчання.

В основному: якщо ви навчаєте модель, щоб вона була точнішою, вона часто стає більш упередженою.

Але якщо ви намагаєтеся виправити упередженість, використовуючи більш широкі, різноманітні дані… зазвичай це призводить до більшої кількості галюцинацій.

Однак, @Mira_Network обирає інший шлях.

Замість того, щоб одержимість одним ідеальним моделлю, вони отримують кілька моделей для верифікації одна одної.

І це працює - рівень помилок зменшується з ~30% до ~5% на реальних завданнях.

Вони навіть прагнуть до нижче 0,1%, що дико.

Ви вже можете бачити це в реальному часі:

✨ Якщо ви використовуєте Gigabrain, ви торгуєте на сигналами, перевіреними Mira, з 92% рівнем виграшу

✨ Learnrite створює екзаменаційні питання з понад 90% фактичною надійністю

✨ Klok надає вам відповіді, перевірені 4+ моделями щоразу

Жоден з цих додатків не вимагає повторного навчання моделі з нуля. Саме це дозволяє $Mira.