💙 Gate廣場 #Gate品牌蓝创作挑战# 💙
用Gate品牌藍,描繪你的無限可能!
📅 活動時間
2025年8月11日 — 8月20日
🎯 活動玩法
1. 在 Gate廣場 發布原創內容(圖片 / 視頻 / 手繪 / 數字創作等),需包含 Gate品牌藍 或 Gate Logo 元素。
2. 帖子標題或正文必須包含標籤: #Gate品牌蓝创作挑战# 。
3. 內容中需附上一句對Gate的祝福或寄語(例如:“祝Gate交易所越辦越好,藍色永恆!”)。
4. 內容需爲原創且符合社區規範,禁止抄襲或搬運。
🎁 獎勵設置
一等獎(1名):Gate × Redbull 聯名賽車拼裝套裝
二等獎(3名):Gate品牌衛衣
三等獎(5名):Gate品牌足球
備注:若無法郵寄,將統一替換爲合約體驗券:一等獎 $200、二等獎 $100、三等獎 $50。
🏆 評選規則
官方將綜合以下維度評分:
創意表現(40%):主題契合度、創意獨特性
內容質量(30%):畫面精美度、敘述完整性
社區互動度(30%):點讚、評論及轉發等數據
📌 @Mira_Network到底有什麼不同之處?
我認爲對於大多數人工智能項目來說,最終目標總是一樣的:解決訓練困境。
基本上:如果你訓練一個模型使其更準確,它往往會變得更加偏見。
但是如果你嘗試通過使用更廣泛、更具多樣性的數據來修正偏見……你通常會得到更多的幻覺。
然而,@Mira_Network 採取了不同的路線。
與其執着於一個完美的模型,他們會使用多個模型相互驗證。
並且它有效-錯誤率從~30%降至~5%在真實任務上。
他們甚至目標是低於0.1%,這太瘋狂了。
你已經可以看到它的現場了:
✨ 如果你正在使用Gigabrain,你是在以92%的勝率進行Mira認證信號的交易
✨ Learnrite 構建的考試問題具有超過 90% 的事實可靠性
✨ Klok 每次都爲您提供由 4 個以上模型驗證的響應
那些應用都不需要從頭開始重新訓練模型。這正是$Mira所能實現的。