📌 Điều gì khiến @Mira_Network cảm thấy khác biệt?

Tôi nghĩ rằng đối với hầu hết các dự án AI, mục tiêu cuối cùng luôn giống nhau: giải quyết tình huống khó khăn trong việc đào tạo.

Cơ bản: Nếu bạn đào tạo một mô hình để chính xác hơn, nó thường trở nên thiên lệch hơn.

Nhưng nếu bạn cố gắng sửa chữa sự thiên lệch bằng cách sử dụng dữ liệu rộng hơn, đa dạng hơn… bạn thường kết thúc với nhiều ảo giác hơn.

Tuy nhiên, @Mira_Network đi một lối khác.

Thay vì ám ảnh về một mô hình hoàn hảo, họ có nhiều mô hình để xác minh lẫn nhau.

Và nó hoạt động - tỷ lệ lỗi giảm từ khoảng 30% xuống còn khoảng 5% trên các nhiệm vụ thực tế.

Họ thậm chí đang nhắm đến dưới 0.1%, điều này thật điên rồ.

Bạn có thể thấy nó trực tiếp rồi:

✨ Nếu bạn đang sử dụng Gigabrain, bạn đang giao dịch trên các tín hiệu đã được Mira xác thực với tỷ lệ thắng 92%

✨ Learnrite xây dựng câu hỏi thi với độ tin cậy thực tế trên 90%

✨ Klok cung cấp cho bạn phản hồi được xác minh bởi 4+ mô hình mỗi lần.

Không có ứng dụng nào trong số đó yêu cầu huấn luyện lại một mô hình từ đầu. Đó chính là điều mà $Mira cho phép.