【Будівництво децентралізованої мережі AI екосистеми -- Mira @Mira_Network 】
Mira（@Mira_Network） була створена завдяки ідеям @karansirdesai та @hapchap88, і її мета — вирішення однієї з великих проблем у розробці штучного інтелекту (AI): вроджених обмежень великих мовних моделей (LLM) у забезпеченні точності та нейтральності виходу.
Ці моделі часто впевнено генерують неправдиву інформацію — так звані «галюцинації» — або проявляють системні упередження через упередження навчальних даних.
Mira, впроваджуючи інноваційну структуру "Flows", абстрагує інфраструктуру ШІ, інтегруючи моделі, дані та обчислення в модульні одиниці, що дозволяє розробникам зосередитися на вирішенні проблем користувачів, а не потрапляти в клопітке управління інфраструктурою;
Mira працює в децентралізованій мережі, створюючи відкриту екосистему, де учасники діляться Flows, формуючи динамічний ринок AI-ресурсів, що підкреслює довіру та безперешкодну участь;
Ядром Mira є її механізм верифікації на основі консенсусу, що має на меті підвищення достовірності виходу AI.
На відміну від традиційних LLM, які покладаються на єдину модель, Mira використовує процес верифікації з кількома моделями, щоб зменшити "галюцинації" — тобто випадкові, але впевнені помилки — а також упередження, тобто системну схильність до певних точок зору. Наприклад, упередження може призвести до того, що ШІ тонко схиляється до певної політичної позиції або є більш "дружнім" до певних груп, що несе більш серйозні соціальні ризики, ніж випадкові помилки. Механізм верифікації Mira ділиться на три ключові етапи: бінаризація (Binarization): вихідні дані AI розбиваються на незалежні, перевіряні твердження. Наприклад, "Земля обертається навколо Сонця, Місяць обертається навколо Землі" буде розділено на дві окремі заяви, які перевіряються поодинці, щоб уникнути ситуації, коли загалом правильна, але з помилками відповідь проходить перевірку.
▶️Розподілена верифікація: Ці заяви розподіляються між різними валідаційними вузлами мережі Mira, кожен вузол складається з однієї або кількох моделей, які оцінюють лише призначені заяви, не маючи доступу до повного контексту, що забезпечує нейтральність оцінки.
▶️Механізм консенсусу: Mira використовує систему, подібну до доказу роботи, де для оцінки моделі потрібно ставити токени. Кожен вузол проводить міркування щодо істинності висловлювання, і лише коли майже всі моделі погоджуються, це висловлювання вважається надійним. Неправильні або ненадійні вузли підлягають покаранню у вигляді утримання токенів, щоб стимулювати ретельне міркування.
Цей метод, що ґрунтується на консенсусі, використовує колективне судження кількох моделей для наближення до фактичної істини, балансуючи компроміс між точністю та упередженістю. Чим ширші навчальні дані, тим менше може бути упередженості, але ризик ілюзій зростає; надто сувора очистка даних може збільшити певні схильності. Багатомодельна валідація Mira пропонує збалансоване рішення, підкреслюючи точність, а не просто точність, визнаючи, що логічно послідовні, але неправильно спрямовані виходи не мають жодної цінності.
Міра далі розрізняє ілюзії та упередження: ілюзії схожі на стрільця, який іноді відхиляється від цілі, вони помітні, але їх можна розпізнати; упередження ж подібні до стріл, які постійно спрямовані в один бік, вони приховані, але мають глибокий вплив. Оскільки друге через свою системність може безшумно формувати соціальне сприйняття та ухвалення рішень, його потрібно вирішувати в першу чергу. Міра балансує індивідуальні упередження через консенсус багатьох моделей, наближаючи істину за допомогою «колективного голосування», метод є строгим і надійним.
Лише за півроку Mira досягла значних успіхів, залучивши кілька команд до використання свого Flow Market для розробки AI-орієнтованих продуктів у сферах криптовалют, ігор, SaaS, освіти та споживчих товарів. Її флагманський додаток Klok — це AI-орієнтований криптоасистент, який наразі перебуває на етапі закритого тестування, надає користувачам глибокі інсайти, структуровані дані та стратегії портфоліо, і наразі відкривається для більшої кількості користувачів.
Mira на платформі @Arbitrum має високу популярність, а також активність у списках @KaitoAI ще більше підкреслює її вплив.
Виглядаючи в майбутнє, Mira планує переосмислити механізм довіри в розробці ШІ завдяки більшій кількості проривних досліджень і продуктів.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
【Будівництво децентралізованої мережі AI екосистеми -- Mira @Mira_Network 】
Mira（@Mira_Network） була створена завдяки ідеям @karansirdesai та @hapchap88, і її мета — вирішення однієї з великих проблем у розробці штучного інтелекту (AI): вроджених обмежень великих мовних моделей (LLM) у забезпеченні точності та нейтральності виходу.
Ці моделі часто впевнено генерують неправдиву інформацію — так звані «галюцинації» — або проявляють системні упередження через упередження навчальних даних.
Mira, впроваджуючи інноваційну структуру "Flows", абстрагує інфраструктуру ШІ, інтегруючи моделі, дані та обчислення в модульні одиниці, що дозволяє розробникам зосередитися на вирішенні проблем користувачів, а не потрапляти в клопітке управління інфраструктурою;
Mira працює в децентралізованій мережі, створюючи відкриту екосистему, де учасники діляться Flows, формуючи динамічний ринок AI-ресурсів, що підкреслює довіру та безперешкодну участь;
Ядром Mira є її механізм верифікації на основі консенсусу, що має на меті підвищення достовірності виходу AI.
На відміну від традиційних LLM, які покладаються на єдину модель, Mira використовує процес верифікації з кількома моделями, щоб зменшити "галюцинації" — тобто випадкові, але впевнені помилки — а також упередження, тобто системну схильність до певних точок зору. Наприклад, упередження може призвести до того, що ШІ тонко схиляється до певної політичної позиції або є більш "дружнім" до певних груп, що несе більш серйозні соціальні ризики, ніж випадкові помилки. Механізм верифікації Mira ділиться на три ключові етапи: бінаризація (Binarization): вихідні дані AI розбиваються на незалежні, перевіряні твердження. Наприклад, "Земля обертається навколо Сонця, Місяць обертається навколо Землі" буде розділено на дві окремі заяви, які перевіряються поодинці, щоб уникнути ситуації, коли загалом правильна, але з помилками відповідь проходить перевірку.
▶️Розподілена верифікація: Ці заяви розподіляються між різними валідаційними вузлами мережі Mira, кожен вузол складається з однієї або кількох моделей, які оцінюють лише призначені заяви, не маючи доступу до повного контексту, що забезпечує нейтральність оцінки.
▶️Механізм консенсусу: Mira використовує систему, подібну до доказу роботи, де для оцінки моделі потрібно ставити токени. Кожен вузол проводить міркування щодо істинності висловлювання, і лише коли майже всі моделі погоджуються, це висловлювання вважається надійним. Неправильні або ненадійні вузли підлягають покаранню у вигляді утримання токенів, щоб стимулювати ретельне міркування.
Цей метод, що ґрунтується на консенсусі, використовує колективне судження кількох моделей для наближення до фактичної істини, балансуючи компроміс між точністю та упередженістю. Чим ширші навчальні дані, тим менше може бути упередженості, але ризик ілюзій зростає; надто сувора очистка даних може збільшити певні схильності. Багатомодельна валідація Mira пропонує збалансоване рішення, підкреслюючи точність, а не просто точність, визнаючи, що логічно послідовні, але неправильно спрямовані виходи не мають жодної цінності.
Міра далі розрізняє ілюзії та упередження: ілюзії схожі на стрільця, який іноді відхиляється від цілі, вони помітні, але їх можна розпізнати; упередження ж подібні до стріл, які постійно спрямовані в один бік, вони приховані, але мають глибокий вплив. Оскільки друге через свою системність може безшумно формувати соціальне сприйняття та ухвалення рішень, його потрібно вирішувати в першу чергу. Міра балансує індивідуальні упередження через консенсус багатьох моделей, наближаючи істину за допомогою «колективного голосування», метод є строгим і надійним.
Лише за півроку Mira досягла значних успіхів, залучивши кілька команд до використання свого Flow Market для розробки AI-орієнтованих продуктів у сферах криптовалют, ігор, SaaS, освіти та споживчих товарів. Її флагманський додаток Klok — це AI-орієнтований криптоасистент, який наразі перебуває на етапі закритого тестування, надає користувачам глибокі інсайти, структуровані дані та стратегії портфоліо, і наразі відкривається для більшої кількості користувачів.
Mira на платформі @Arbitrum має високу популярність, а також активність у списках @KaitoAI ще більше підкреслює її вплив.
Виглядаючи в майбутнє, Mira планує переосмислити механізм довіри в розробці ШІ завдяки більшій кількості проривних досліджень і продуктів.
#Mira # KAITO #KaitoAI # KaitoYappers #yapperseason