Dai Chatbot all'Infrastruttura di Verifica
La maggior parte dei chatbot AI funziona in modo simile: un modello riceve una domanda e poi genera una risposta. Se la risposta è errata o parziale, gli utenti di solito non hanno modo di sapere come sia avvenuto l'errore.
Mira Network cerca di risolvere questo problema attraverso un approccio differente. Una delle sue prime implementazioni è visibile nell'app Klok, un chat basato su più modelli che funziona su un'infrastruttura di verifica di Mira.
All'interno di Klok, una domanda non viene elaborata solo da un modello. Può essere elaborata da diversi modelli, come GPT-4o mini, Llama o DeepSeek, che agiscono come nodi indipendenti nel sistema. L'output generato passa poi attraverso un processo di verifica prima di essere considerato valido.
Se una risposta non riesce a essere verificata o mostra incoerenze tra i modelli, il sistema può rigenerare quella risposta fino a raggiungere un consenso.
Questo approccio cambia il modo in cui vediamo i chatbot. Non è più solo un'interfaccia di conversazione con un solo modello AI. Diventa un sistema di coordinamento tra molti modelli che lavorano per verificarsi a vicenda.
Questo concetto apre anche nuove strade per lo sviluppo dell'AI. Anziché fare affidamento su un solo modello sempre più grande, Mira costruisce un'architettura in cui la verità emerge dall'interazione tra modelli.
Se questo approccio avrà successo, i chatbot del futuro potrebbero non limitarsi più a rispondere a domande. Risponderanno con risposte già verificate da altre reti AI.
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