廣場
最新
熱門
資訊
我的主頁
發布
掃描下載 Gate App
更多下載方式
今天不再提醒
Kaff
2025-08-04 07:23:59
關注
📌 @Mira_Network到底有什麼不同之處?
我認爲對於大多數人工智能項目來說,最終目標總是一樣的:解決訓練困境。
基本上:如果你訓練一個模型使其更準確,它往往會變得更加偏見。
但是如果你嘗試通過使用更廣泛、更具多樣性的數據來修正偏見……你通常會得到更多的幻覺。
然而,@Mira_Network 採取了不同的路線。
與其執着於一個完美的模型,他們會使用多個模型相互驗證。
並且它有效-錯誤率從~30%降至~5%在真實任務上。
他們甚至目標是低於0.1%,這太瘋狂了。
你已經可以看到它的現場了:
✨ 如果你正在使用Gigabrain,你是在以92%的勝率進行Mira認證信號的交易
✨ Learnrite 構建的考試問題具有超過 90% 的事實可靠性
✨ Klok 每次都爲您提供由 4 個以上模型驗證的響應
那些應用都不需要從頭開始重新訓練模型。這正是$Mira所能實現的。
THINK
0.51%
MORE
-0.25%
GET
-1.4%
查看原文
此頁面可能包含第三方內容,僅供參考(非陳述或保證),不應被視為 Gate 認可其觀點表述,也不得被視為財務或專業建議。詳見
聲明
。
讚賞
點讚
留言
轉發
分享
留言
0/400
留言
暫無留言
話題
#
Gate七月透明度報告發布
6k 熱度
#
BTC ETF持倉破1530億美元
10k 熱度
#
美聯儲終止新型活動監管
9k 熱度
#
Bit Digital成功轉型
5k 熱度
#
ETH 熱浪戰隊爭霸賽來襲
936 熱度
置頂
網站地圖
📌 @Mira_Network到底有什麼不同之處?
我認爲對於大多數人工智能項目來說,最終目標總是一樣的:解決訓練困境。
基本上:如果你訓練一個模型使其更準確,它往往會變得更加偏見。
但是如果你嘗試通過使用更廣泛、更具多樣性的數據來修正偏見……你通常會得到更多的幻覺。
然而,@Mira_Network 採取了不同的路線。
與其執着於一個完美的模型,他們會使用多個模型相互驗證。
並且它有效-錯誤率從~30%降至~5%在真實任務上。
他們甚至目標是低於0.1%,這太瘋狂了。
你已經可以看到它的現場了:
✨ 如果你正在使用Gigabrain,你是在以92%的勝率進行Mira認證信號的交易
✨ Learnrite 構建的考試問題具有超過 90% 的事實可靠性
✨ Klok 每次都爲您提供由 4 個以上模型驗證的響應
那些應用都不需要從頭開始重新訓練模型。這正是$Mira所能實現的。