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🫡 @Mira_Network 想換個思路來破局——與其讓AI自己說了算,不如搞一個系統,站在AI的“上層”,專門負責驗證AI說的到底對不對。現在大家都在說AI有多牛,但真正能落地的場景其實很有限。
說到底,AI目前最大的問題就是“不靠譜”——它能寫出看起來很有邏輯的內容,但你一細看,就發現裏面經常摻着假的。這種問題在聊天機器人裏還好,但一旦要應用到醫療、法律、金融這種高風險場景,就完全不行了。
AI爲什麼會這樣?一個核心原因是,它在“準確率”和“穩定性”之間總是無法兼顧。你想讓它輸出得更穩定,就要把訓練數據收得更幹淨,結果就容易引入偏見。反過來你想讓它更貼近真實世界、覆蓋更全面,就得放進很多衝突的信息,模型反而變得“說話不靠譜”,也就是容易幻覺。
這種方式有點像給AI裝一個“事實審核員”。AI先輸出內容,Mira再把這些內容拆解成一段段小的判斷,然後交給多個獨立模型來驗證,看這些結論是不是靠譜。多個模型達成共識後,再通過鏈上節點生成一個驗證報告,相當於打上“已查證”的標記。
這個方向很有意思,因爲它不是去改AI的“腦子”,而是給AI配了一個“監督系統”。如果這個系統真的跑得順,以後我們可能就能放心讓AI去做更復雜、更高風險的事情,比如自動寫合同、自動審代碼,甚至獨立決策。這才是真正的AI基礎設施。
關鍵是它在 @KaitoAI 上有榜單活動, 最近 @arbitrum @Aptos @0xPolygon @shoutdotfun $ENERGY 熱度也很高