📌 @Mira_Network到底有什么不同之处?



我认为对于大多数人工智能项目来说,最终目标总是一样的:解决训练困境。

基本上:如果你训练一个模型使其更准确,它往往会变得更加偏见。

但是如果你尝试通过使用更广泛、更具多样性的数据来修正偏见……你通常会得到更多的幻觉。

然而,@Mira_Network 采取了不同的路线。

与其执着于一个完美的模型,他们会使用多个模型相互验证。

并且它有效-错误率从~30%降至~5%在真实任务上。

他们甚至目标是低于0.1%,这太疯狂了。

你已经可以看到它的现场了:

✨ 如果你正在使用Gigabrain,你是在以92%的胜率进行Mira认证信号的交易

✨ Learnrite 构建的考试问题具有超过 90% 的事实可靠性

✨ Klok 每次都为您提供由 4 个以上模型验证的响应

那些应用都不需要从头开始重新训练模型。这正是$Mira所能实现的。
THINK7.26%
MORE6.15%
GET6.8%
查看原文
post-image
此页面可能包含第三方内容,仅供参考(非陈述/保证),不应被视为 Gate 认可其观点表述,也不得被视为财务或专业建议。详见声明
  • 赞赏
  • 评论
  • 分享
评论
0/400
暂无评论
交易,随时随地
qrCode
扫码下载 Gate APP
社群列表
简体中文
  • 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)