📢 Gate广场独家活动: #PUBLIC创作大赛# 正式开启!
参与 Gate Launchpool 第 297 期 — PublicAI (PUBLIC),并在 Gate广场发布你的原创内容,即有机会瓜分 4,000 枚 $PUBLIC 奖励池!
🎨 活动时间
2025年8月18日 10:00 – 2025年8月22日 16:00 (UTC)
📌 参与方式
在 Gate广场发布与 PublicAI (PUBLIC) 或当前 Launchpool 活动相关的原创内容
内容需不少于 100 字(可为分析、教程、创意图文、测评等)
添加话题: #PUBLIC创作大赛#
帖子需附带 Launchpool 参与截图(如质押记录、领取页面等)
🏆 奖励设置(总计 4,000 枚 $PUBLIC)
🥇 一等奖(1名):1,500 $PUBLIC
🥈 二等奖(3名):每人 500 $PUBLIC
🥉 三等奖(5名):每人 200 $PUBLIC
📋 评选标准
内容质量(相关性、清晰度、创意性)
互动热度(点赞、评论)
含有 Launchpool 参与截图的帖子将优先考虑
📄 注意事项
所有内容须为原创,严禁抄袭或虚假互动
获奖用户需完成 Gate广场实名认证
Gate 保留本次活动的最终解释权
📌 @Mira_Network到底有什么不同之处?
我认为对于大多数人工智能项目来说,最终目标总是一样的:解决训练困境。
基本上:如果你训练一个模型使其更准确,它往往会变得更加偏见。
但是如果你尝试通过使用更广泛、更具多样性的数据来修正偏见……你通常会得到更多的幻觉。
然而,@Mira_Network 采取了不同的路线。
与其执着于一个完美的模型,他们会使用多个模型相互验证。
并且它有效-错误率从~30%降至~5%在真实任务上。
他们甚至目标是低于0.1%,这太疯狂了。
你已经可以看到它的现场了:
✨ 如果你正在使用Gigabrain,你是在以92%的胜率进行Mira认证信号的交易
✨ Learnrite 构建的考试问题具有超过 90% 的事实可靠性
✨ Klok 每次都为您提供由 4 个以上模型验证的响应
那些应用都不需要从头开始重新训练模型。这正是$Mira所能实现的。