📢 Gate廣場獨家活動: #PUBLIC创作大赛# 正式開啓!
參與 Gate Launchpool 第 297 期 — PublicAI (PUBLIC),並在 Gate廣場發布你的原創內容,即有機會瓜分 4,000 枚 $PUBLIC 獎勵池!
🎨 活動時間
2025年8月18日 10:00 – 2025年8月22日 16:00 (UTC)
📌 參與方式
在 Gate廣場發布與 PublicAI (PUBLIC) 或當前 Launchpool 活動相關的原創內容
內容需不少於 100 字(可爲分析、教程、創意圖文、測評等)
添加話題: #PUBLIC创作大赛#
帖子需附帶 Launchpool 參與截圖(如質押記錄、領取頁面等)
🏆 獎勵設置(總計 4,000 枚 $PUBLIC)
🥇 一等獎(1名):1,500 $PUBLIC
🥈 二等獎(3名):每人 500 $PUBLIC
🥉 三等獎(5名):每人 200 $PUBLIC
📋 評選標準
內容質量(相關性、清晰度、創意性)
互動熱度(點讚、評論)
含有 Launchpool 參與截圖的帖子將優先考慮
📄 注意事項
所有內容須爲原創,嚴禁抄襲或虛假互動
獲獎用戶需完成 Gate廣場實名認證
Gate 保留本次活動的最終解釋權
📌 @Mira_Network到底有什麼不同之處?
我認爲對於大多數人工智能項目來說,最終目標總是一樣的:解決訓練困境。
基本上:如果你訓練一個模型使其更準確,它往往會變得更加偏見。
但是如果你嘗試通過使用更廣泛、更具多樣性的數據來修正偏見……你通常會得到更多的幻覺。
然而,@Mira_Network 採取了不同的路線。
與其執着於一個完美的模型,他們會使用多個模型相互驗證。
並且它有效-錯誤率從~30%降至~5%在真實任務上。
他們甚至目標是低於0.1%,這太瘋狂了。
你已經可以看到它的現場了:
✨ 如果你正在使用Gigabrain,你是在以92%的勝率進行Mira認證信號的交易
✨ Learnrite 構建的考試問題具有超過 90% 的事實可靠性
✨ Klok 每次都爲您提供由 4 個以上模型驗證的響應
那些應用都不需要從頭開始重新訓練模型。這正是$Mira所能實現的。