Le livre blanc de Mira Network se distingue vraiment lorsque l'on examine comment ils abordent le problème de la vérification—pas seulement en en parlant. Voici le truc : la plupart des approches de vérification de l'IA aujourd'hui sont assez vagues. Elles passent essentiellement une sortie à travers un autre modèle en croisant les doigts en espérant un accord. Cela ne respire pas la fiabilité. Mira a complètement inversé la donne avec une approche totalement différente pour résoudre ce problème. Leur mécanisme principal fournit en réalité des résultats vérifiables au lieu de jouer au jeu de deviner si l'accord est là.
Voir l'original
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
23 J'aime
Récompense
23
5
Reposter
Partager
Commentaire
0/400
AmateurDAOWatcher
· 2025-12-21 09:36
Eh non, ce schéma de validation semble enfin un peu crédible, les modèles qui se répondaient mutuellement auparavant étaient vraiment trop enfantins.
Voir l'originalRépondre0
NFTPessimist
· 2025-12-19 23:51
Encore une vérification, j'en ai entendu trop de fois. Le vrai problème, c'est que personne ne peut prouver que cette chose fonctionne réellement sur le réseau principal.
Voir l'originalRépondre0
NullWhisperer
· 2025-12-19 23:50
D'accord, ils font en fait la partie difficile au lieu de simplement empiler des modèles et de considérer que c'est terminé. C'est... rafraîchissant, honnêtement. La plupart des projets sont encore dans l'état de "espérer que deux modèles soient d'accord" comme excuse.
Voir l'originalRépondre0
just_another_wallet
· 2025-12-19 23:47
ngl mira, cette mécanique de vérification a vraiment du potentiel, elle est bien plus fiable que celles qui reposent sur la chance
Le livre blanc de Mira Network se distingue vraiment lorsque l'on examine comment ils abordent le problème de la vérification—pas seulement en en parlant. Voici le truc : la plupart des approches de vérification de l'IA aujourd'hui sont assez vagues. Elles passent essentiellement une sortie à travers un autre modèle en croisant les doigts en espérant un accord. Cela ne respire pas la fiabilité. Mira a complètement inversé la donne avec une approche totalement différente pour résoudre ce problème. Leur mécanisme principal fournit en réalité des résultats vérifiables au lieu de jouer au jeu de deviner si l'accord est là.