【Construir um ecossistema de IA em rede Descentralização --Mira @Mira_Network 】
Mira（@Mira_Network） foi concebida a partir das ideias de @karansirdesai e @hapchap88, com o objetivo de enfrentar um dos grandes desafios no desenvolvimento de inteligência artificial (IA): as limitações inerentes dos grandes modelos de linguagem (LLM) em garantir a precisão e a neutralidade da saída.
Esses modelos frequentemente emitem informações erradas com confiança — o chamado "ilusão" — ou exibem preconceitos sistemáticos devido a viés nos dados de treinamento.
A Mira, introduzindo a inovadora estrutura "Flows", abstrai a infraestrutura de IA, integrando modelos, dados e computação em unidades modulares, permitindo que os desenvolvedores se concentrem na resolução de problemas dos usuários, em vez de se perderem na gestão complexa da infraestrutura;
Mira opera numa rede de Descentralização, construindo um ecossistema aberto, onde os contribuidores partilham Flows, formando um mercado de recursos de IA vibrante, enfatizando a confiança e a participação sem barreiras;
O núcleo do Mira reside no seu mecanismo de validação baseado em consenso, com o objetivo de aumentar a credibilidade das saídas de IA.
Ao contrário dos LLM tradicionais que dependem de um único modelo, a Mira utiliza um processo de validação de múltiplos modelos para mitigar a "ilusão" — ou seja, erros aleatórios mas confiantes — e o viés, que é a tendência sistêmica para uma determinada opinião. Por exemplo, o viés pode levar a IA a inclinar-se subtilmente para determinadas posições políticas ou a ser mais "amigável" para certos grupos, o que apresenta um risco social potencial maior do que erros ocasionais. O mecanismo de validação da Mira é dividido em três etapas-chave: Binarização: A saída da IA é decomposta em declarações independentes e verificáveis. Por exemplo, "a Terra gira em torno do Sol, a Lua gira em torno da Terra" seria dividida em duas declarações separadas, verificadas uma a uma, para evitar que uma resposta que pareça correta no geral mas com detalhes errados passe despercebida.
▶️Validação distribuída: Estas declarações são atribuídas a diferentes nós de validação na rede Mira, cada nó composto por um ou mais modelos, que apenas avaliam as declarações atribuídas, sem acessar o contexto completo, garantindo a neutralidade da avaliação.
▶️Mecanismo de Consenso: A Mira utiliza um sistema semelhante à prova de trabalho, onde o modelo de validação deve apostar tokens para participar da avaliação. Cada nó realiza inferências sobre a veracidade das declarações, e uma declaração só é considerada confiável quando quase todos os modelos concordam. Nós imprecisos ou não confiáveis enfrentarão penalizações de dedução de tokens para incentivar raciocínios rigorosos.
Este método impulsionado pelo consenso utiliza o julgamento coletivo de múltiplos modelos para se aproximar da verdade factual, equilibrando a precisão e o viés. Quanto mais abrangentes forem os dados de treinamento, menor poderá ser o viés, mas o risco de ilusões aumenta; se a limpeza de dados for demasiado rigorosa, pode amplificar tendências específicas. A validação de múltiplos modelos da Mira oferece uma solução equilibrada, enfatizando a precisão em vez da mera exatidão, reconhecendo que saídas logicamente coerentes, mas com direções erradas, não têm valor.
Mira fez uma distinção adicional entre alucinações e preconceitos: as alucinações são como um arqueiro que ocasionalmente desvia do alvo, visíveis mas identificáveis; os preconceitos, por outro lado, são como flechas que continuam a se desviar para um lado, invisíveis mas com consequências profundas. O último, devido à sua sistematicidade, é mais propenso a moldar silenciosamente a percepção e as decisões sociais, e, portanto, deve ser abordado prioritariamente. Mira equilibra os preconceitos individuais através de um consenso de múltiplos modelos, aproximando a verdade com uma "votação coletiva", um método rigoroso e confiável.
Em apenas pouco mais de meio ano, a Mira já fez progressos significativos, atraindo várias equipas a utilizarem o seu Flow Market para desenvolver produtos nativos de IA em áreas como criptomoedas, jogos, SaaS, educação e bens de consumo. A sua aplicação principal, Klok — um assistente de criptomoedas impulsionado por IA que está na fase de testes fechados, oferece aos utilizadores insights profundos, dados estruturados e estratégias de portfólio, e está atualmente a ser aberta a mais utilizadores.
A alta popularidade da Mira na plataforma @Arbitrum e a atividade de listas do @KaitoAI destacam ainda mais sua influência.
Olhando para o futuro, a Mira planeja redefinir o mecanismo de confiança no desenvolvimento de IA através de mais pesquisas e produtos inovadores.
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Mira（@Mira_Network） foi concebida a partir das ideias de @karansirdesai e @hapchap88, com o objetivo de enfrentar um dos grandes desafios no desenvolvimento de inteligência artificial (IA): as limitações inerentes dos grandes modelos de linguagem (LLM) em garantir a precisão e a neutralidade da saída.
Esses modelos frequentemente emitem informações erradas com confiança — o chamado "ilusão" — ou exibem preconceitos sistemáticos devido a viés nos dados de treinamento.
A Mira, introduzindo a inovadora estrutura "Flows", abstrai a infraestrutura de IA, integrando modelos, dados e computação em unidades modulares, permitindo que os desenvolvedores se concentrem na resolução de problemas dos usuários, em vez de se perderem na gestão complexa da infraestrutura;
Mira opera numa rede de Descentralização, construindo um ecossistema aberto, onde os contribuidores partilham Flows, formando um mercado de recursos de IA vibrante, enfatizando a confiança e a participação sem barreiras;
O núcleo do Mira reside no seu mecanismo de validação baseado em consenso, com o objetivo de aumentar a credibilidade das saídas de IA.
Ao contrário dos LLM tradicionais que dependem de um único modelo, a Mira utiliza um processo de validação de múltiplos modelos para mitigar a "ilusão" — ou seja, erros aleatórios mas confiantes — e o viés, que é a tendência sistêmica para uma determinada opinião. Por exemplo, o viés pode levar a IA a inclinar-se subtilmente para determinadas posições políticas ou a ser mais "amigável" para certos grupos, o que apresenta um risco social potencial maior do que erros ocasionais. O mecanismo de validação da Mira é dividido em três etapas-chave: Binarização: A saída da IA é decomposta em declarações independentes e verificáveis. Por exemplo, "a Terra gira em torno do Sol, a Lua gira em torno da Terra" seria dividida em duas declarações separadas, verificadas uma a uma, para evitar que uma resposta que pareça correta no geral mas com detalhes errados passe despercebida.
▶️Validação distribuída: Estas declarações são atribuídas a diferentes nós de validação na rede Mira, cada nó composto por um ou mais modelos, que apenas avaliam as declarações atribuídas, sem acessar o contexto completo, garantindo a neutralidade da avaliação.
▶️Mecanismo de Consenso: A Mira utiliza um sistema semelhante à prova de trabalho, onde o modelo de validação deve apostar tokens para participar da avaliação. Cada nó realiza inferências sobre a veracidade das declarações, e uma declaração só é considerada confiável quando quase todos os modelos concordam. Nós imprecisos ou não confiáveis enfrentarão penalizações de dedução de tokens para incentivar raciocínios rigorosos.
Este método impulsionado pelo consenso utiliza o julgamento coletivo de múltiplos modelos para se aproximar da verdade factual, equilibrando a precisão e o viés. Quanto mais abrangentes forem os dados de treinamento, menor poderá ser o viés, mas o risco de ilusões aumenta; se a limpeza de dados for demasiado rigorosa, pode amplificar tendências específicas. A validação de múltiplos modelos da Mira oferece uma solução equilibrada, enfatizando a precisão em vez da mera exatidão, reconhecendo que saídas logicamente coerentes, mas com direções erradas, não têm valor.
Mira fez uma distinção adicional entre alucinações e preconceitos: as alucinações são como um arqueiro que ocasionalmente desvia do alvo, visíveis mas identificáveis; os preconceitos, por outro lado, são como flechas que continuam a se desviar para um lado, invisíveis mas com consequências profundas. O último, devido à sua sistematicidade, é mais propenso a moldar silenciosamente a percepção e as decisões sociais, e, portanto, deve ser abordado prioritariamente. Mira equilibra os preconceitos individuais através de um consenso de múltiplos modelos, aproximando a verdade com uma "votação coletiva", um método rigoroso e confiável.
Em apenas pouco mais de meio ano, a Mira já fez progressos significativos, atraindo várias equipas a utilizarem o seu Flow Market para desenvolver produtos nativos de IA em áreas como criptomoedas, jogos, SaaS, educação e bens de consumo. A sua aplicação principal, Klok — um assistente de criptomoedas impulsionado por IA que está na fase de testes fechados, oferece aos utilizadores insights profundos, dados estruturados e estratégias de portfólio, e está atualmente a ser aberta a mais utilizadores.
A alta popularidade da Mira na plataforma @Arbitrum e a atividade de listas do @KaitoAI destacam ainda mais sua influência.
Olhando para o futuro, a Mira planeja redefinir o mecanismo de confiança no desenvolvimento de IA através de mais pesquisas e produtos inovadores.
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