Życie to życie, jeśli się urodziłeś, musisz żyć dalej🤣 👏 Obecnie rozwój sztucznej inteligencji napotkał kluczową przeszkodę, ale ta przeszkoda nie wynika z prędkości, skali ani kreatywności, lecz z problemu związanego z podstawową niezawodnością. Konkretnie, zjawisko halucynacji AI w połączeniu z wrodzonymi uprzedzeniami prowadzi do wysokiego wskaźnika błędów w wynikach, co bezpośrednio hamuje AI w osiągnięciu prawdziwej autonomii, co utrudnia dostosowanie się do scenariuszy wymagających wysokiego zaufania. W obliczu tej trudności, Mira Network @miranetwork nie poszła tradycyjną drogą zwiększania skali modelu lub lokalnego dostosowywania scenariuszy. W swojej podstawowej tezie, pojedynczy model, niezależnie od tego, jak jest optymalizowany, nie może przekroczyć ograniczenia minimalnego wskaźnika błędów; a chociaż dostosowanie może poprawić wyniki w określonych dziedzinach, w obliczu pojawiających się nowych informacji, ekstremalnych sytuacji oraz złożonych i chaotycznych scenariuszy w rzeczywistym świecie, nadal będzie znacznie zawodzić. To również oznacza, że era dążenia do „jednego doskonałego modelu AI” dobiegła końca. Podstawowym rozwiązaniem Mira Network jest zbudowanie nowej warstwy zaufania dla modeli AI. Odrzuca ona zależność od pojedynczego modelu AI, który może generować halucynacje lub uprzedzenia, a zamiast tego przyjmuje mechanizm konsensusu wielu modeli AI: przed ostatecznym wynikiem, poprzez krzyżową weryfikację wielu modeli, osiąga się konsensus w celu weryfikacji poprawności wyników, jednocześnie generując zaszyfrowany dowód poprawności i zachowując ślad audytu na łańcuchu. Wartość tego mechanizmu polega na eliminacji ryzyka związanego z pojedynczym punktem zaufania, co sprawia, że wyniki AI mają wystarczającą niezawodność, aby mogły działać autonomicznie na głównych sieciach blockchain, takich jak Ethereum, Bitcoin, Solana, co stanowi kluczowe wsparcie dla wdrożenia AI w scenariuszach o wysokim bezpieczeństwie i wysokich wymaganiach dotyczących zgodności. @KaitoAI #MIRA #Yap