Z Chatbota do Infrastruktury Weryfikacji
Większość chatbotów AI działa w podobny sposób: jeden model otrzymuje pytanie, a następnie generuje odpowiedź. Jeśli odpowiedź jest błędna lub stronnicza, użytkownicy zwykle nie mają sposobu, aby dowiedzieć się, jak doszło do błędu.
Mira Network stara się rozwiązać ten problem poprzez inne podejście. Jedna z jej wczesnych implementacji została zaobserwowana w aplikacji Klok, chatcie opartym na wielu modelach, działającym na infrastrukturze weryfikacji Mira.
W Klok, jedno pytanie nie jest przetwarzane tylko przez jeden model. Może być przetwarzane przez kilka różnych modeli, takich jak GPT-4o mini, Llama lub DeepSeek, które działają jako niezależne węzły w systemie. Wytworzony wynik następnie przechodzi proces weryfikacji, zanim zostanie uznany za ważny.
Jeśli odpowiedź nie zostanie zweryfikowana lub wykazuje niespójności między modelami, system może ponownie wygenerować tę odpowiedź, aż do osiągnięcia konsensusu.
To podejście zmienia sposób, w jaki postrzegamy chatboty. Nie jest to już tylko interfejs konwersacyjny z jednym modelem AI. To stało się systemem koordynacji między wieloma modelami, które współpracują, aby się nawzajem weryfikować.
Koncepcja ta otwiera również nowe kierunki dla rozwoju AI. Zamiast polegać na jednym coraz większym modelu, Mira buduje architekturę, w której prawda pojawia się z interakcji między modelami.
Jeśli to podejście odniesie sukces, chatboty przyszłości mogą nie tylko odpowiadać na pytania. Będą odpowiadać na pytania z odpowiedziami, które zostały już zweryfikowane przez inne sieci AI.
@Mira - Trust Layer of AI #Mira $MIRA
