Selon les nouvelles de Deep Tide TechFlow, le 27 avril, l'infrastructure AI décentralisée Mira Network a annoncé le lancement d'un agent basé sur OpenAI o3, qui fournira des preuves et des sources d'information fallacieuses autour de l'entrée de l'utilisateur, même si celle-ci est incorrecte.
Cet Agent vise à révéler les dangers posés par les illusions des grands modèles d'IA actuels, l'IA pouvant habilement falsifier des preuves, des citations et des introductions.
En tant qu'infrastructure AI décentralisée, Mira Network est un réseau intermédiaire spécialement conçu pour la validation des LLMs AI, s'engageant à construire une couche de validation fiable entre les utilisateurs et les modèles AI de base. Cela permet d'intégrer des services tels que la protection de la vie privée, la garantie de précision, un design évolutif et des interfaces API standardisées, afin de réduire les illusions produites par les LLMs AI et de promouvoir l'implémentation de l'AI dans divers scénarios d'application.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Décentralisation des infrastructures AI Mira Network lance un agent de preuve, révélant le danger des illusions des grands modèles AI.
Selon les nouvelles de Deep Tide TechFlow, le 27 avril, l'infrastructure AI décentralisée Mira Network a annoncé le lancement d'un agent basé sur OpenAI o3, qui fournira des preuves et des sources d'information fallacieuses autour de l'entrée de l'utilisateur, même si celle-ci est incorrecte.
Cet Agent vise à révéler les dangers posés par les illusions des grands modèles d'IA actuels, l'IA pouvant habilement falsifier des preuves, des citations et des introductions.
En tant qu'infrastructure AI décentralisée, Mira Network est un réseau intermédiaire spécialement conçu pour la validation des LLMs AI, s'engageant à construire une couche de validation fiable entre les utilisateurs et les modèles AI de base. Cela permet d'intégrer des services tels que la protection de la vie privée, la garantie de précision, un design évolutif et des interfaces API standardisées, afin de réduire les illusions produites par les LLMs AI et de promouvoir l'implémentation de l'AI dans divers scénarios d'application.