Publier
Sofia VMare
·
--
AI может отвечать. Но может ли он не ошибаться?
@Mira - Trust Layer of AI #Mira $MIRA
{spot}(MIRAUSDT)
Когда я начала глубже тестировать AI-инструменты, меня больше всего смущало не качество текста, а уверенность, с которой модель может быть неправой. Галлюцинации это не баг интерфейса, а фундаментальное ограничение вероятностных систем. Именно поэтому мне стала интересна @Mira - Trust Layer of AI . Они не пытаются сделать «самую умную» модель. Они строят слой проверки поверх уже существующих AI. Подход простой и одновременно сильный: любой сложный ответ разбивается на отдельные утверждения. Эти утверждения распределяются по сети независимых верификаторов. Разные модели проверяют одни и те же факты, после чего формируется консенсус.
Для меня это важный сдвиг. Не «доверяй одной системе», а «позволь разным системам проверить друг друга». Экономическая модель тоже логична: чтобы участвовать в проверке, узлы стейкают токены и получают вознаграждение за честную работу. Ошибся системно, рискуешь стейком. Это уже не абстрактная модерация, а экономически мотивированная ответственность. Мне кажется, следующий этап развития AI это не генерация, а верификация. Если автономные агенты будут принимать финансовые или управленческие решения, проверка станет обязательным слоем инфраструктуры. И вот здесь $MIRA выглядит не как «очередной AI-токен», а как ставка на доверие как сервис.
Интересно, готовы ли мы к миру, где AI сначала доказывает, а потом утверждает?
{spot}(MIRAUSDT)
Когда я начала глубже тестировать AI-инструменты, меня больше всего смущало не качество текста, а уверенность, с которой модель может быть неправой. Галлюцинации это не баг интерфейса, а фундаментальное ограничение вероятностных систем. Именно поэтому мне стала интересна @Mira - Trust Layer of AI . Они не пытаются сделать «самую умную» модель. Они строят слой проверки поверх уже существующих AI. Подход простой и одновременно сильный: любой сложный ответ разбивается на отдельные утверждения. Эти утверждения распределяются по сети независимых верификаторов. Разные модели проверяют одни и те же факты, после чего формируется консенсус.
Для меня это важный сдвиг. Не «доверяй одной системе», а «позволь разным системам проверить друг друга». Экономическая модель тоже логична: чтобы участвовать в проверке, узлы стейкают токены и получают вознаграждение за честную работу. Ошибся системно, рискуешь стейком. Это уже не абстрактная модерация, а экономически мотивированная ответственность. Мне кажется, следующий этап развития AI это не генерация, а верификация. Если автономные агенты будут принимать финансовые или управленческие решения, проверка станет обязательным слоем инфраструктуры. И вот здесь $MIRA выглядит не как «очередной AI-токен», а как ставка на доверие как сервис.
Интересно, готовы ли мы к миру, где AI сначала доказывает, а потом утверждает?
Avertissement : comprend des opinions de tiers. Il ne s’agit pas d’un conseil financier. Peut inclure du contenu sponsorisé. Consultez les CG.