عندما يبدأ الذكاء الاصطناعي في المكياج بشكل أعمى ، يرفع @Mira_Network يده مباشرة ويصفعه 😂 في ملاحظة مثيرة للاهتمام ، في عام 2023 ، قدم محام كبير في نيويورك رأيا قانونيا إلى المحكمة الفيدرالية يبدو أن البيانات لا تحتوي على عيوب ، لكن القاضي رأى من خلالها في لمحة ، ولم تكن أي من الحالات المدرجة في المقالة موجودة ، لكنني لم أكن أتوقع أن يتم تلفيقها بواسطة ChatGPT اعتبارا من عام 2023 ، أصبحت OpenAI الأداة التوليدية السائدة للتعلم المكتبي لدينا قبل ذلك ، كان علي عادة البحث عن Baidu و Google للعثور على المعلومات ، لكنني الآن أحتاج فقط إلى GPT لتلخيصها بهذه الطريقة ، طورت عادة الوصول إلى الطعام ، وأنا كسول جدا للتحقق من صحته وتبنيه المباشر حتى لو كان الذكاء الاصطناعي يصنع ولا أحد يعرف ما إذا كان صحيحا أم خاطئا ، فستولد العديد من حوادث أولونغ لأنه طالما أن اللغة سلسة ومنطقية ، فإنها يمكن أن تخدع الغالبية العظمى من الناس لكن في الواقع ، لا يمكن لهذا النوع من الأشياء الاعتماد كليا على الذكاء الاصطناعي ، حيث ينتج الذكاء الاصطناعي المزيد والمزيد ، لكن قدرة التحقق تكاد تكون راكدة ، وأصبحت مشكلة الهلوسة خطرا هيكليا وفي هذا السياق، أصبحت شبكة التحقق من المخرجات الذكاء الاصطناعي الخاصة @Mira_Network حاجة ملحة @Mira_Network إنشاء شبكة تحقق تتكون من نماذج متعددة ، واستخدام الحكم المتبادل بين الأنظمة للتعويض عن المشكلة التي لا يمكن لنموذج واحد التصديق عليها ذاتيا ▪️ الخطوة الأولى هي تقسيم البيان يتم تقسيم أي مخرجات معقدة إلى سلسلة من المطالبات الأساسية على سبيل المثال ، تدور الأرض حول الشمس ويدور القمر حول الأرض في عبارتين مستقلتين ، يمكن الحكم على كل منهما على حدة على أنها صحيحة أو خاطئة بعد ذلك ، يتم ربط نماذج متعددة بعملية التحقق ، ويعطي كل نموذج أحكاما بشكل مستقل ، وسيقوم النظام بحساب درجة الإجماع بينهما وتقييم درجة الثقة إذا كان الإجماع أعلى من العتبة ، فإن المطالبة تعتبر صحيحة. إذا كان الخلاف خطيرا ، يتم إجراء فحص ثان أو فصل ▪️ تظهر البيانات من التحقق من صحة اختبار Mira ما يلي: > آلية الإجماع المكونة من ثلاثة نماذج تعمل على تحسين الدقة من 73.1٪ إلى 95.6٪ > انخفاض بنسبة 84٪ في معدل الخطأ الإجمالي > متوسط قيمة الاتساق κ بين النماذج المتعددة قريب من 0.8 ، والتي تتمتع بقدرة تحكم مستقرة بالطبع ، إذا سمحت لنماذج متعددة بالتصويت للحكم على الحقيقة ، فمن السهل التخمين بشكل عشوائي ▪️تعمل Mira لأنها تدمج ميكانيكا اللعبة في هيكل النظام التحقق من الصحة ليس عملا بدون تكلفة. يجب أن تتحمل كل عقدة نموذجية مشاركة في التحقق من الصحة المسؤولية عن النتائج إذا تعارضت بشكل متكرر مع أحكام العقد الأخرى أو تم الكشف عن أنها تنحرف بشكل كبير عن المسار المنطقي ، فسوف تفقد حقوق التحقق من الصحة وتفقد الحوافز الاقتصادية في الشبكة من أجل تنفيذ التحقق حقا ، قامت Mira بإجراء الكثير من التحسينات الهندسية لبنية التنفيذ ▪️ الأكثر أهمية هو ضغط إخراج التحقق من الصحة في رمز مميز واحد تقلل تقنية تحويل المطالبات هذه بشكل كبير من تكلفة التحقق، مما يسمح للنظام بالعمل في حالات الاستخدام واسعة النطاق دون إبطاء الإنتاجية ▪️ على مستوى الخصوصية ، لا يلمس مدققو Mira النص الكامل أبدا يقوم النظام تلقائيا بتقسيم المحتوى وتوزيعه على عقد مختلفة لضمان عدم قابلية البيانات للاختزال أثناء عملية التحقق في العام الماضي ، تم دفع الذكاء الاصطناعي إلى المزيد والمزيد من السيناريوهات ، وتسارعت سرعة التوليد ، لكن آلية التحقق ركودت بشكل أساسي لن يحاسب الذكاء الاصطناعي ، لكن الناس سيحاسبون 😭 لذا فإن دور @MiraNetworkCN هو إيقاف الذكاء الاصطناعي عندما ينفخ بضع ضربات عمياء