📢 Gate廣場 #MBG任务挑战# 發帖贏大獎活動火熱開啓!
想要瓜分1,000枚MBG?現在就來參與,展示你的洞察與實操,成爲MBG推廣達人!
💰️ 本期將評選出20位優質發帖用戶,每人可輕鬆獲得50枚MBG!
如何參與:
1️⃣ 調研MBG項目
對MBG的基本面、社區治理、發展目標、代幣經濟模型等方面進行研究,分享你對項目的深度研究。
2️⃣ 參與並分享真實體驗
參與MBG相關活動(包括CandyDrop、Launchpool或現貨交易),並曬出你的參與截圖、收益圖或實用教程。可以是收益展示、簡明易懂的新手攻略、小竅門,也可以是現貨行情點位分析,內容詳實優先。
3️⃣ 鼓勵帶新互動
如果你的帖子吸引到他人參與活動,或者有好友評論“已參與/已交易”,將大幅提升你的獲獎概率!
MBG熱門活動(帖文需附下列活動連結):
Gate第287期Launchpool:MBG — 質押ETH、MBG即可免費瓜分112,500 MBG,每小時領取獎勵!參與攻略見公告:https://www.gate.com/announcements/article/46230
Gate CandyDrop第55期:CandyDrop x MBG — 通過首次交易、交易MBG、邀請好友註冊交易即可分187,500 MBG!參與攻略見公告:https://www.gate.com/announcements
#LLMs就像自信過頭的實習生,聰明、快速,總是在回答問題,即使他們完全不知道答案。
世界正在努力更好地訓練那個實習生,並已花費數十億美元試圖通過增加更多數據、更多規則或更多人力來阻止人工智能撒謊。
RAG、微調和知識圖譜都只是修補症狀,而不是解決根本缺陷。我們仍然依賴於單獨的模型進行自我監督。
這就像讓一個大腦自我核實事實。當然它會遺漏一些東西。
真正的問題不是數據的缺乏,而是缺乏可驗證的結構。
Mira不是試圖完善單一模型,而是將輸出分成離散的、可獨立驗證的聲明,並通過一個多樣化的人工智能網路對其有效性進行投票。
這是一種關於分布式真相的架構的徹底轉變:
將每個輸出分解爲微索賠 → 通過多個具有經濟激勵的驗證者AI運行它們 → 達成去中心化共識 → 認證結果 → 繼續進行。
它快速。它是模塊化的。它不在乎內容是來自RAG、LLM,甚至是人類。它只關心是否通過了分布式驗證。
這就是爲什麼它繞過所有的權衡:
– 沒有人爲瓶頸
– 無單一模型偏見
– 沒有容易老化的脆弱知識圖譜
– 沒有破壞其領域的微調
目前人工智能中最大的謊言是幻覺可以被訓練消除。#Mira 是第一個承認這一點的,這正是他們可能真正解決問題的原因。