【Xây dựng hệ sinh thái AI mạng Phi tập trung--Mira @Mira_Network 】
Mira（@Mira_Network）được nuôi dưỡng từ những hiểu biết của @karansirdesai và @hapchap88, nhằm đối phó với một thách thức lớn trong việc phát triển trí tuệ nhân tạo (AI): những hạn chế vốn có của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong việc đảm bảo tính chính xác và tính trung lập của đầu ra.
Những mô hình này thường tự tin đưa ra thông tin sai lệch - cái gọi là "ảo giác" - hoặc thể hiện sự thiên lệch hệ thống do sai lệch trong dữ liệu đào tạo.
Mira thông qua việc giới thiệu khung đổi mới "Flows", trừu tượng hóa cơ sở hạ tầng AI, tích hợp mô hình, dữ liệu và tính toán thành các đơn vị mô-đun, giúp các nhà phát triển tập trung vào việc giải quyết vấn đề của người dùng, thay vì bị mắc kẹt trong việc quản lý cơ sở hạ tầng phức tạp;
Mira hoạt động trên mạng Phi tập trung, xây dựng một hệ sinh thái mở, nơi các nhà đóng góp chia sẻ Flows, hình thành một thị trường tài nguyên AI sôi động, nhấn mạnh sự tin cậy và sự tham gia không có rào cản;
Mira có cốt lõi là cơ chế xác thực dựa trên sự đồng thuận, nhằm nâng cao độ tin cậy của đầu ra AI.
Khác với LLM truyền thống dựa vào mô hình đơn, Mira sử dụng quy trình xác minh đa mô hình để giảm thiểu "ảo giác" - tức là những lỗi ngẫu nhiên nhưng tự tin - cũng như thiên kiến, tức là vấn đề có xu hướng hệ thống về một quan điểm nào đó. Ví dụ, thiên kiến có thể dẫn đến AI thiên về một lập trường chính trị cụ thể hoặc "thân thiện" hơn với một số nhóm nhất định, điều này có nguy cơ xã hội tiềm tàng lớn hơn so với những lỗi xảy ra đôi khi. Cơ chế xác minh của Mira được chia thành ba bước quan trọng: nhị phân hóa (Binarization): đầu ra của AI được tách thành các câu độc lập, có thể xác minh. Ví dụ, "Trái đất quay quanh mặt trời, mặt trăng quay quanh trái đất" sẽ được tách thành hai câu riêng biệt, được xác minh từng câu một, để tránh những câu trả lời tổng thể có vẻ đúng nhưng chi tiết sai.
▶️Xác thực phân tán: Những tuyên bố này được phân phối đến các nút xác thực khác nhau trong mạng Mira, mỗi nút bao gồm một hoặc nhiều mô hình, chỉ đưa ra phán đoán về các tuyên bố được phân phối, không tiếp xúc với bối cảnh hoàn chỉnh, đảm bảo tính trung lập của việc đánh giá.
▶️Cơ chế đồng thuận: Mira áp dụng một hệ thống tương tự như chứng minh công việc, mô hình xác thực cần phải đặt cọc token để tham gia đánh giá. Mỗi nút sẽ thực hiện suy diễn về tính xác thực của câu tuyên bố, chỉ khi gần như tất cả các mô hình đồng ý thì câu tuyên bố mới được công nhận là đáng tin cậy. Các nút không chính xác hoặc không đáng tin cậy sẽ phải chịu hình phạt trừ token để khuyến khích suy diễn nghiêm ngặt.
Phương pháp dựa trên sự đồng thuận này sử dụng phán đoán tập thể của nhiều mô hình để tiếp cận sự thật, cân bằng giữa độ chính xác và sự thiên lệch. Dữ liệu huấn luyện càng rộng rãi, sự thiên lệch có thể giảm, nhưng rủi ro ảo giác tăng lên; nếu việc làm sạch dữ liệu quá nghiêm ngặt, có thể khuếch đại xu hướng cụ thể. Xác minh đa mô hình của Mira cung cấp một giải pháp cân bằng, nhấn mạnh độ chính xác hơn là độ chính xác đơn thuần, nhận ra rằng đầu ra hợp lý nhưng sai hướng thì không có giá trị.
Mira đã phân biệt rõ ràng giữa ảo giác và thiên kiến: ảo giác giống như một cung thủ thỉnh thoảng lệch khỏi tâm mục tiêu, rõ ràng nhưng có thể nhận ra; thiên kiến giống như mũi tên liên tục lệch sang một bên, không rõ ràng nhưng ảnh hưởng sâu rộng. Do tính hệ thống của nó, thiên kiến có khả năng âm thầm định hình nhận thức xã hội và quyết định, vì vậy cần được giải quyết ưu tiên hơn. Mira thông qua sự đồng thuận của nhiều mô hình để cân bằng thiên kiến cá nhân, gần gũi với sự thật bằng cách “bỏ phiếu tập thể”, phương pháp nghiêm ngặt và đáng tin cậy.
Chỉ trong hơn nửa năm, Mira đã đạt được tiến bộ đáng kể, thu hút nhiều nhóm sử dụng Flow Market của mình để phát triển sản phẩm gốc AI trong các lĩnh vực như tiền điện tử, trò chơi, SaaS, giáo dục và hàng tiêu dùng. Ứng dụng flagship của nó, Klok - một trợ lý tiền điện tử chạy bằng AI đang trong giai đoạn thử nghiệm kín, cung cấp cho người dùng cái nhìn sâu sắc, dữ liệu có cấu trúc và chiến lược danh mục đầu tư, hiện đang mở rộng cho nhiều người dùng hơn.
Mira trên nền tảng @Arbitrum có độ phổ biến cao và hoạt động xếp hạng của @KaitoAI càng chứng tỏ ảnh hưởng của nó.
Nhìn về tương lai, Mira dự định định nghĩa lại cơ chế tin cậy trong phát triển AI thông qua nhiều nghiên cứu và sản phẩm đột phá hơn.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
【Xây dựng hệ sinh thái AI mạng Phi tập trung--Mira @Mira_Network 】
Mira（@Mira_Network）được nuôi dưỡng từ những hiểu biết của @karansirdesai và @hapchap88, nhằm đối phó với một thách thức lớn trong việc phát triển trí tuệ nhân tạo (AI): những hạn chế vốn có của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong việc đảm bảo tính chính xác và tính trung lập của đầu ra.
Những mô hình này thường tự tin đưa ra thông tin sai lệch - cái gọi là "ảo giác" - hoặc thể hiện sự thiên lệch hệ thống do sai lệch trong dữ liệu đào tạo.
Mira thông qua việc giới thiệu khung đổi mới "Flows", trừu tượng hóa cơ sở hạ tầng AI, tích hợp mô hình, dữ liệu và tính toán thành các đơn vị mô-đun, giúp các nhà phát triển tập trung vào việc giải quyết vấn đề của người dùng, thay vì bị mắc kẹt trong việc quản lý cơ sở hạ tầng phức tạp;
Mira hoạt động trên mạng Phi tập trung, xây dựng một hệ sinh thái mở, nơi các nhà đóng góp chia sẻ Flows, hình thành một thị trường tài nguyên AI sôi động, nhấn mạnh sự tin cậy và sự tham gia không có rào cản;
Mira có cốt lõi là cơ chế xác thực dựa trên sự đồng thuận, nhằm nâng cao độ tin cậy của đầu ra AI.
Khác với LLM truyền thống dựa vào mô hình đơn, Mira sử dụng quy trình xác minh đa mô hình để giảm thiểu "ảo giác" - tức là những lỗi ngẫu nhiên nhưng tự tin - cũng như thiên kiến, tức là vấn đề có xu hướng hệ thống về một quan điểm nào đó. Ví dụ, thiên kiến có thể dẫn đến AI thiên về một lập trường chính trị cụ thể hoặc "thân thiện" hơn với một số nhóm nhất định, điều này có nguy cơ xã hội tiềm tàng lớn hơn so với những lỗi xảy ra đôi khi. Cơ chế xác minh của Mira được chia thành ba bước quan trọng: nhị phân hóa (Binarization): đầu ra của AI được tách thành các câu độc lập, có thể xác minh. Ví dụ, "Trái đất quay quanh mặt trời, mặt trăng quay quanh trái đất" sẽ được tách thành hai câu riêng biệt, được xác minh từng câu một, để tránh những câu trả lời tổng thể có vẻ đúng nhưng chi tiết sai.
▶️Xác thực phân tán: Những tuyên bố này được phân phối đến các nút xác thực khác nhau trong mạng Mira, mỗi nút bao gồm một hoặc nhiều mô hình, chỉ đưa ra phán đoán về các tuyên bố được phân phối, không tiếp xúc với bối cảnh hoàn chỉnh, đảm bảo tính trung lập của việc đánh giá.
▶️Cơ chế đồng thuận: Mira áp dụng một hệ thống tương tự như chứng minh công việc, mô hình xác thực cần phải đặt cọc token để tham gia đánh giá. Mỗi nút sẽ thực hiện suy diễn về tính xác thực của câu tuyên bố, chỉ khi gần như tất cả các mô hình đồng ý thì câu tuyên bố mới được công nhận là đáng tin cậy. Các nút không chính xác hoặc không đáng tin cậy sẽ phải chịu hình phạt trừ token để khuyến khích suy diễn nghiêm ngặt.
Phương pháp dựa trên sự đồng thuận này sử dụng phán đoán tập thể của nhiều mô hình để tiếp cận sự thật, cân bằng giữa độ chính xác và sự thiên lệch. Dữ liệu huấn luyện càng rộng rãi, sự thiên lệch có thể giảm, nhưng rủi ro ảo giác tăng lên; nếu việc làm sạch dữ liệu quá nghiêm ngặt, có thể khuếch đại xu hướng cụ thể. Xác minh đa mô hình của Mira cung cấp một giải pháp cân bằng, nhấn mạnh độ chính xác hơn là độ chính xác đơn thuần, nhận ra rằng đầu ra hợp lý nhưng sai hướng thì không có giá trị.
Mira đã phân biệt rõ ràng giữa ảo giác và thiên kiến: ảo giác giống như một cung thủ thỉnh thoảng lệch khỏi tâm mục tiêu, rõ ràng nhưng có thể nhận ra; thiên kiến giống như mũi tên liên tục lệch sang một bên, không rõ ràng nhưng ảnh hưởng sâu rộng. Do tính hệ thống của nó, thiên kiến có khả năng âm thầm định hình nhận thức xã hội và quyết định, vì vậy cần được giải quyết ưu tiên hơn. Mira thông qua sự đồng thuận của nhiều mô hình để cân bằng thiên kiến cá nhân, gần gũi với sự thật bằng cách “bỏ phiếu tập thể”, phương pháp nghiêm ngặt và đáng tin cậy.
Chỉ trong hơn nửa năm, Mira đã đạt được tiến bộ đáng kể, thu hút nhiều nhóm sử dụng Flow Market của mình để phát triển sản phẩm gốc AI trong các lĩnh vực như tiền điện tử, trò chơi, SaaS, giáo dục và hàng tiêu dùng. Ứng dụng flagship của nó, Klok - một trợ lý tiền điện tử chạy bằng AI đang trong giai đoạn thử nghiệm kín, cung cấp cho người dùng cái nhìn sâu sắc, dữ liệu có cấu trúc và chiến lược danh mục đầu tư, hiện đang mở rộng cho nhiều người dùng hơn.
Mira trên nền tảng @Arbitrum có độ phổ biến cao và hoạt động xếp hạng của @KaitoAI càng chứng tỏ ảnh hưởng của nó.
Nhìn về tương lai, Mira dự định định nghĩa lại cơ chế tin cậy trong phát triển AI thông qua nhiều nghiên cứu và sản phẩm đột phá hơn.
#Mira # KAITO #KaitoAI # KaitoYappers #yapperseason