【Merkeziyetsizlik ağı AI ekosistemini inşa et--Mira @Mira_Network 】
Mira（@Mira_Network）@karansirdesai ve @hapchap88'in içgörüleriyle doğdu ve yapay zeka (AI) geliştirmede büyük bir zorlukla başa çıkmayı amaçlıyor: büyük dil modellerinin (LLM) çıktı doğruluğunu ve tarafsızlığını sağlama konusundaki doğal sınırlamaları.
Bu modeller sıklıkla kendinden emin bir şekilde hatalı bilgiler üretebilir – buna "halüsinasyon" denir – veya eğitim verilerindeki yanlılıklar nedeniyle sistematik önyargılar sergileyebilir.
Mira, "Flows" adlı bu yenilikçi çerçeveyi tanıtarak, AI altyapısını soyutladı ve modelleri, verileri ve hesaplamaları modüler birimlere entegre ederek geliştiricilerin kullanıcı problemlerini çözmeye odaklanmalarını sağladı, karmaşık altyapı yönetimine takılmadan;
Mira, merkeziyetsiz bir ağda çalışır ve katkıda bulunanların Flows paylaştığı, güven ve katılım için engellerin olmadığı canlı bir AI kaynakları pazarı oluşturan açık bir ekosistem inşa etmiştir.
Mira'nın çekirdeği, AI çıktılarının güvenilirliğini artırmayı amaçlayan konsensusa dayalı doğrulama mekanizmasında yatmaktadır.
Tek bir modele dayanan geleneksel LLM'lerden farklı olarak, Mira, "halüsinasyon" - yani rastgele ama kendinden emin hataları - ve belli bir görüşe sistematik olarak eğilim gösterme problemi olarak tanımlanan önyargıyı hafifletmek için çoklu model doğrulama süreci kullanır. Örneğin, önyargı, AI'nın belirli bir siyasi duruşa ince bir şekilde eğilim göstermesine veya bazı gruplara daha "dostça" yaklaşmasına neden olabilir; bu, ara sıra yapılan hatalardan daha fazla potansiyel sosyal risk taşır. Mira'nın doğrulama mekanizması üç temel adıma ayrılır: İkili hale getirme (Binarization): AI çıktısı bağımsız, doğrulanabilir ifadelere ayrılır. Örneğin, "Dünya Güneş'in etrafında döner, Ay Dünya'nın etrafında döner" ifadesi iki ayrı ifadeye ayrılır ve her biri sırayla doğrulanır; bu sayede genel olarak doğru görünen ama detayları yanlış olan cevapların geçişine izin verilmez.
▶️Dağıtık doğrulama: Bu ifadeler, Mira ağı içindeki farklı doğrulama düğümlerine dağıtılır, her düğüm bir veya daha fazla modelden oluşur, yalnızca tahsis edilen ifadelere karar verir, tam bağlama dokunmaz, değerlendirmenin tarafsızlığını sağlar.
▶️Konsensüs Mekanizması: Mira, benzer çalışma kanıtı sistemini benimseyerek, doğrulama modelinin değerlendirmeye katılmak için token stake etmesini gerektirir. Her düğüm, ifadenin doğruluğunu sorgulamakta ve yalnızca neredeyse tüm modellerin aynı şekilde onaylaması durumunda bu ifade güvenilir olarak kabul edilmektedir. Yanlış veya güvenilir olmayan düğümler, titiz akıl yürütmeyi teşvik etmek amacıyla token kesintisi cezasıyla karşılaşacaktır.
Bu uzlaşma odaklı yaklaşım, çoklu modellerin kolektif yargısını gerçeğe yakınlaştırmak için kullanılır ve doğruluk ile önyargı arasında bir denge sağlar. Eğitim verileri ne kadar genişse, önyargı o kadar azalabilir, ancak yanılsama riski artar; veri temizliği çok katı olursa, belirli eğilimleri büyütebilir. Mira'nın çoklu model doğrulaması, kesinliği vurgulayan ve yalnızca doğruluğa odaklanmayan dengeli bir çözüm sunar; mantıksal olarak tutarlı ancak yanlış yönlendirilmiş çıktının hiçbir değeri olmadığını kabul eder.
Mira, yanılsama ile önyargıyı daha da ayırdı: yanılsama, okçunun zaman zaman hedefin dışına çıkması gibidir, belirgin ama tanınabilir; önyargı ise okların sürekli bir tarafa yönelmesi gibidir, gizli ama derin etkileri vardır. İkincisi, sistematikliği nedeniyle, toplumsal algı ve kararları sessizce şekillendirme olasılığı daha yüksektir, bu nedenle öncelikli olarak ele alınmalıdır. Mira, bireysel önyargıları dengelemek için çoklu model konsensüsü kullanarak, "toplu oylama" ile gerçeğe yaklaşmaktadır; yöntem titiz ve güvenilirdir.
Sadece altı aydan fazla bir süre içinde, Mira önemli ilerlemeler kaydetti ve birden fazla ekibi Flow Market'ini kullanarak kripto para, oyun, SaaS, eğitim ve tüketim malları gibi alanlarda AI yerel ürünler geliştirmeye teşvik etti. Amiral gemisi uygulaması Klok - şu anda kapalı test aşamasında olan AI destekli kripto asistanı, kullanıcılara derinlemesine içgörüler, yapılandırılmış veriler ve portföy stratejileri sunuyor ve şu anda daha fazla kullanıcıya açılıyor.
Mira'nın @Arbitrum platformundaki yüksek popülaritesi ve @KaitoAI'nın liste etkinliği, etkisini daha da vurguluyor.
Geleceğe baktığımızda, Mira daha fazla çığır açan araştırma ve ürünle AI geliştirme güven mekanizmasını yeniden tanımlamayı planlıyor.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
【Merkeziyetsizlik ağı AI ekosistemini inşa et--Mira @Mira_Network 】
Mira（@Mira_Network）@karansirdesai ve @hapchap88'in içgörüleriyle doğdu ve yapay zeka (AI) geliştirmede büyük bir zorlukla başa çıkmayı amaçlıyor: büyük dil modellerinin (LLM) çıktı doğruluğunu ve tarafsızlığını sağlama konusundaki doğal sınırlamaları.
Bu modeller sıklıkla kendinden emin bir şekilde hatalı bilgiler üretebilir – buna "halüsinasyon" denir – veya eğitim verilerindeki yanlılıklar nedeniyle sistematik önyargılar sergileyebilir.
Mira, "Flows" adlı bu yenilikçi çerçeveyi tanıtarak, AI altyapısını soyutladı ve modelleri, verileri ve hesaplamaları modüler birimlere entegre ederek geliştiricilerin kullanıcı problemlerini çözmeye odaklanmalarını sağladı, karmaşık altyapı yönetimine takılmadan;
Mira, merkeziyetsiz bir ağda çalışır ve katkıda bulunanların Flows paylaştığı, güven ve katılım için engellerin olmadığı canlı bir AI kaynakları pazarı oluşturan açık bir ekosistem inşa etmiştir.
Mira'nın çekirdeği, AI çıktılarının güvenilirliğini artırmayı amaçlayan konsensusa dayalı doğrulama mekanizmasında yatmaktadır.
Tek bir modele dayanan geleneksel LLM'lerden farklı olarak, Mira, "halüsinasyon" - yani rastgele ama kendinden emin hataları - ve belli bir görüşe sistematik olarak eğilim gösterme problemi olarak tanımlanan önyargıyı hafifletmek için çoklu model doğrulama süreci kullanır. Örneğin, önyargı, AI'nın belirli bir siyasi duruşa ince bir şekilde eğilim göstermesine veya bazı gruplara daha "dostça" yaklaşmasına neden olabilir; bu, ara sıra yapılan hatalardan daha fazla potansiyel sosyal risk taşır. Mira'nın doğrulama mekanizması üç temel adıma ayrılır: İkili hale getirme (Binarization): AI çıktısı bağımsız, doğrulanabilir ifadelere ayrılır. Örneğin, "Dünya Güneş'in etrafında döner, Ay Dünya'nın etrafında döner" ifadesi iki ayrı ifadeye ayrılır ve her biri sırayla doğrulanır; bu sayede genel olarak doğru görünen ama detayları yanlış olan cevapların geçişine izin verilmez.
▶️Dağıtık doğrulama: Bu ifadeler, Mira ağı içindeki farklı doğrulama düğümlerine dağıtılır, her düğüm bir veya daha fazla modelden oluşur, yalnızca tahsis edilen ifadelere karar verir, tam bağlama dokunmaz, değerlendirmenin tarafsızlığını sağlar.
▶️Konsensüs Mekanizması: Mira, benzer çalışma kanıtı sistemini benimseyerek, doğrulama modelinin değerlendirmeye katılmak için token stake etmesini gerektirir. Her düğüm, ifadenin doğruluğunu sorgulamakta ve yalnızca neredeyse tüm modellerin aynı şekilde onaylaması durumunda bu ifade güvenilir olarak kabul edilmektedir. Yanlış veya güvenilir olmayan düğümler, titiz akıl yürütmeyi teşvik etmek amacıyla token kesintisi cezasıyla karşılaşacaktır.
Bu uzlaşma odaklı yaklaşım, çoklu modellerin kolektif yargısını gerçeğe yakınlaştırmak için kullanılır ve doğruluk ile önyargı arasında bir denge sağlar. Eğitim verileri ne kadar genişse, önyargı o kadar azalabilir, ancak yanılsama riski artar; veri temizliği çok katı olursa, belirli eğilimleri büyütebilir. Mira'nın çoklu model doğrulaması, kesinliği vurgulayan ve yalnızca doğruluğa odaklanmayan dengeli bir çözüm sunar; mantıksal olarak tutarlı ancak yanlış yönlendirilmiş çıktının hiçbir değeri olmadığını kabul eder.
Mira, yanılsama ile önyargıyı daha da ayırdı: yanılsama, okçunun zaman zaman hedefin dışına çıkması gibidir, belirgin ama tanınabilir; önyargı ise okların sürekli bir tarafa yönelmesi gibidir, gizli ama derin etkileri vardır. İkincisi, sistematikliği nedeniyle, toplumsal algı ve kararları sessizce şekillendirme olasılığı daha yüksektir, bu nedenle öncelikli olarak ele alınmalıdır. Mira, bireysel önyargıları dengelemek için çoklu model konsensüsü kullanarak, "toplu oylama" ile gerçeğe yaklaşmaktadır; yöntem titiz ve güvenilirdir.
Sadece altı aydan fazla bir süre içinde, Mira önemli ilerlemeler kaydetti ve birden fazla ekibi Flow Market'ini kullanarak kripto para, oyun, SaaS, eğitim ve tüketim malları gibi alanlarda AI yerel ürünler geliştirmeye teşvik etti. Amiral gemisi uygulaması Klok - şu anda kapalı test aşamasında olan AI destekli kripto asistanı, kullanıcılara derinlemesine içgörüler, yapılandırılmış veriler ve portföy stratejileri sunuyor ve şu anda daha fazla kullanıcıya açılıyor.
Mira'nın @Arbitrum platformundaki yüksek popülaritesi ve @KaitoAI'nın liste etkinliği, etkisini daha da vurguluyor.
Geleceğe baktığımızda, Mira daha fazla çığır açan araştırma ve ürünle AI geliştirme güven mekanizmasını yeniden tanımlamayı planlıyor.
#Mira # KAITO #KaitoAI # KaitoYappers #yapperseason