📌 ما الذي يجعل @Mira_Network يشعر بالاختلاف حقًا؟

أعتقد أن معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي، فإن النهاية دائماً هي نفسها: حل معضلة التدريب.

بشكل أساسي: إذا قمت بتدريب نموذج ليكون أكثر دقة، فإنه غالباً ما يصبح أكثر تحيزاً.

لكن إذا حاولت إصلاح التحيز باستخدام بيانات أوسع وأكثر تنوعًا... عادةً ما ينتهي بك الأمر بمزيد من الهلوسات.

ومع ذلك، تأخذ @Mira_Network مسارًا مختلفًا.

بدلاً من الهوس بنموذج مثالي واحد، يحصلون على نماذج متعددة للتحقق من صحة بعضها البعض.

وهو يعمل - تنخفض معدلات الخطأ من حوالي 30% إلى حوالي 5% في المهام الحقيقية.

إنهم يهدفون حتى إلى أقل من 0.1%، وهو أمر مجنون.

يمكنك رؤيتها مباشرة بالفعل:

✨ إذا كنت تستخدم Gigabrain، فأنت تتداول على إشارات معتمدة من Mira بمعدل فوز يبلغ 92%

✨ Learnrite يبني أسئلة الامتحانات مع موثوقية واقعية تزيد عن 90%

✨ Klok يمنحك ردودًا موثوقة من 4 نماذج أو أكثر في كل مرة

لا تتطلب أي من تلك التطبيقات إعادة تدريب نموذج من البداية. هذا ما يتيحه $Mira.