🫡 @Mira_Network 想换个思路来破局——与其让AI自己说了算,不如搞一个系统,站在AI的“上层”,专门负责验证AI说的到底对不对。现在大家都在说AI有多牛,但真正能落地的场景其实很有限。
说到底,AI目前最大的问题就是“不靠谱”——它能写出看起来很有逻辑的内容,但你一细看,就发现里面经常掺着假的。这种问题在聊天机器人里还好,但一旦要应用到医疗、法律、金融这种高风险场景,就完全不行了。
AI为什么会这样?一个核心原因是,它在“准确率”和“稳定性”之间总是无法兼顾。你想让它输出得更稳定,就要把训练数据收得更干净,结果就容易引入偏见。反过来你想让它更贴近真实世界、覆盖更全面,就得放进很多冲突的信息,模型反而变得“说话不靠谱”,也就是容易幻觉。
这种方式有点像给AI装一个“事实审核员”。AI先输出内容,Mira再把这些内容拆解成一段段小的判断,然后交给多个独立模型来验证,看这些结论是不是靠谱。多个模型达成共识后,再通过链上节点生成一个验证报告,相当于打上“已查证”的标记。
这个方向很有意思,因为它不是去改AI的“脑子”,而是给AI配了一个“监督系统”。如果这个系统真的跑得顺,以后我们可能就能放心让AI去做更复杂、更高风险的事情,比如自动写合同、自动审代码,甚至独立决策。这才是真正的AI基础设施。
关键是它在 @KaitoAI 上有榜单活动, 最近 @arbitrum @A