AI大模型在金融、醫療、法律等領域的應用面臨“幻覺”問題，影響結果的準確性。最近，@mira_network推出公共測試網以解決此問題。其方法是先由主模型生成結果，再用多個驗證模型進行“多數表決”，有效降低“幻覺”現象，準確率可達95.6%。 Mira網絡作為中間件，為AI模型提供驗證平台，支持隱私保護和標準化API，增強應用能力。案例包括金融市場分析、教育考試題目驗證和區塊鏈生態等，展現了Mira網絡在多個領域的應用潛力。
大家都清楚，ai 大模型落地到金融、醫療、法律等垂直應用場景中最大的阻礙就一個：ai 輸出結果存在的「幻覺」問題無法匹配需要精準度的實際應用場景。如何解決呢？最近，@mira_network推出了公共測試網，給出了一套解決方案，我來說說咋回事：：
首先，ai大模型工具存在「幻覺」的情況，大家都能有所感知，原因主要有兩點：：
1、ai llms訓練數據不夠完整，儘管已有數據規模很龐大，但仍無法覆蓋一些小眾或專業領域的信息，這時候
2 Ai llms工作本質上都依賴「概率採樣」，它是識別訓練數據中的統計模式和相關性，而並非真正「理解」，因此概率採樣的隨機性、訓練和推理結果的不一致性等都會導致
如何解決此問題呢？康奈爾大學arxiv平台上發布了一篇通過多個模型共llms結果可靠性的方法。
簡單理解，就是先讓主模型生成結果，再集成多個驗證模型對該問題進行「多數表決分析」，從而可降低模型產生的「幻覺」。 ，從而可降低模型產生的「幻覺」。
在一系列的測試中發現，此方法可以把ai輸出的準確率提高至95.6％。
既然如此，那肯定需要一個分佈式的驗證平台來管理並驗證主模型和驗證模型的協作交互過程，Mira網絡就是這麼一個專門構建ai llms驗證的中間件網絡
有了這套驗證層網絡的存在，就可以實現包括隱私保護、準確率保障、可擴展設計、標準化api接口等集成服務，可以憑藉減少ai llms輸出幻覺來擴大ai在各個細分應用場景的落地可能性
比如，mira網絡分享了幾個在金融、教育、區塊鏈生態的案例可以佐證：：
1）千兆字節一個交易平台集成了mira後，系統可以加一環驗證市場分析和預測的準確性，過濾掉不靠譜的建議，可提高
2）學習rite則利用mira驗證ai生成的標準化考試題目，讓教育機構能夠大規模利用
3）區塊鏈內核項目利用了mira llm共bnb生態系統當中
以上。
其實，mira網絡提供的是中間件共識網絡服務，肯定不是讓ai應用能力增強的唯一途徑，事實上，通過數據端的訓練增強，通過多模態大模型的交互增強
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