Según el mensaje de 深潮 TechFlow, el 27 de abril, la infraestructura de IA Descentralización Mira Network anunció el lanzamiento de un agente basado en OpenAI o3, que proporcionará pruebas falsas y fuentes de información en torno a la entrada del usuario, incluso si se trata de una declaración errónea.
El objetivo de este Agente es revelar los peligros que conlleva la ilusión de los grandes modelos de IA actuales, ya que la IA puede falsificar evidencias, citas y referencias de manera experta.
Como infraestructura de IA descentralizada, Mira Network es una red de middleware especializada en la verificación de LLMs de IA, dedicada a construir una capa de verificación confiable entre los usuarios y los modelos de IA base. Ofrece servicios integrados que incluyen protección de la privacidad, garantía de precisión, diseño escalable, interfaces API estandarizadas, entre otros, para reducir las alucinaciones en las salidas de los LLMs de IA y promover la implementación de la IA en diversos escenarios de aplicación.
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La infraestructura de IA descentralizada Mira Network lanza el agente de prueba, revelando el peligro de las ilusiones de los grandes modelos de IA.
Según el mensaje de 深潮 TechFlow, el 27 de abril, la infraestructura de IA Descentralización Mira Network anunció el lanzamiento de un agente basado en OpenAI o3, que proporcionará pruebas falsas y fuentes de información en torno a la entrada del usuario, incluso si se trata de una declaración errónea.
El objetivo de este Agente es revelar los peligros que conlleva la ilusión de los grandes modelos de IA actuales, ya que la IA puede falsificar evidencias, citas y referencias de manera experta.
Como infraestructura de IA descentralizada, Mira Network es una red de middleware especializada en la verificación de LLMs de IA, dedicada a construir una capa de verificación confiable entre los usuarios y los modelos de IA base. Ofrece servicios integrados que incluyen protección de la privacidad, garantía de precisión, diseño escalable, interfaces API estandarizadas, entre otros, para reducir las alucinaciones en las salidas de los LLMs de IA y promover la implementación de la IA en diversos escenarios de aplicación.