Зараз більшість AI-систем просто слідують за результатами бенчмарків. Проблема в тому, що в реальному застосуванні вони не обов’язково дотримуються правил бенчмарків.
Ідея Mira Network відрізняється — вона зовсім не зосереджена на нарощуванні інтелекту. Навпаки, вона поставила більш складне питання: як зробити так, щоб AI-система працювала стабільно протягом тривалого часу і при цьому контролювати витрати? Цей підхід до компромісів варто розглянути.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
12 лайків
Нагородити
12
5
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
PumpDetector
· 18год тому
так, нарешті хтось зрозумів. всі гоняться за бенчмарковим порно, тоді як реальні системи просто... провалюються у продакшн. Mira ставить справжні складні питання — стабільність понад хайп, маржа понад метрики. ось як ви помічаєте розумні рухи великих гравців
Переглянути оригіналвідповісти на0
SelfStaking
· 18год тому
Чесно кажучи, навіщо потрібні високі результати бенчмарків, якщо проєкти, які реально запускаються, часто провалюються
Натомість вважаю, що Mira має більш ясну концепцію, стабільність і витрати — це справжні ключові показники
Переглянути оригіналвідповісти на0
RiddleMaster
· 18год тому
Бенчмаркінгова система вже застаріла, справжній шлях до виживання — це стабільність і контроль витрат, саме це є правильним шляхом
Переглянути оригіналвідповісти на0
ForumMiningMaster
· 18год тому
Яка користь від базового тестування, якщо при реальному запуску все одно виникають збої? Ідея Mira здається надійною, адже ціна та стабільність — це головне.
Переглянути оригіналвідповісти на0
BitcoinDaddy
· 18год тому
Бенчмаркінг для підвищення балів, по суті, це самозадоволення... Я поважаю цю ідею Mira, справді рідко зустрічається у проектах, які дійсно турбуються про вартість реалізації у Web3.
Зараз більшість AI-систем просто слідують за результатами бенчмарків. Проблема в тому, що в реальному застосуванні вони не обов’язково дотримуються правил бенчмарків.
Ідея Mira Network відрізняється — вона зовсім не зосереджена на нарощуванні інтелекту. Навпаки, вона поставила більш складне питання: як зробити так, щоб AI-система працювала стабільно протягом тривалого часу і при цьому контролювати витрати? Цей підхід до компромісів варто розглянути.