大家都知道，在金融、醫療、法律等垂直應用領域，採用大型AI模型的最大障礙是"結果的幻覺"問題，這些結果在實際應用場景中無法滿足準確性的要求。如何解決這個問題？最近，@Mira_Network 啟動了公共測試網絡，提供了一套解決方案，所以我來告訴你，事情是這樣的：

首先，大型AI模型的工具有 "幻覺 "的情況，這些情況所有人都可能感受到，主要原因有兩個：
AI LLM的訓練數據不足夠全面，儘管數據量已經非常龐大，但仍然無法涵蓋一些小眾或專業信息，在這種情況下，AI往往會出現"創造性補充"，這反過來會導致一些實時錯誤；
AI LLMs 本質上依賴於 "概率抽樣"，它涉及到在訓練數據中識別統計模式和相關性，而不是實際的 "理解"。因此，概率選擇的隨機性、學習結果的不一致性和推理可能導致 AI 在處理高精度事實問題時出現錯誤；
如何解決這個問題？在康奈爾大學的ArXiv平臺上發表了一篇文章，描述了幾種模型的聯合驗證方法，以提高LLMs結果的可靠性。
簡單的理解是首先允許主模型生成結果，然後結合多個驗證模型進行“多數投票分析”，以減少模型中出現的“幻覺”。
在一系列下探中發現，這種方法可以將AI輸出的準確性提高到95.6%。
因此，毫無疑問，需要一個分佈式平臺來驗證，以管理和核實主模型與驗證模型之間的合作過程。Mira Network 是這樣一箇中介網絡，專門為 AI LLMs 的驗證而創建，它在用戶與基礎 AI 模型之間建立了可靠的驗證層。
由於這一網絡的存在，驗證級別可以實現集成服務，包括隱私保護、確保準確性、可擴展設計、標準化API接口及其他集成服務，同時在不同的細分應用場景中，AI的植入能力可以通過降低AI LLM的輸出幻覺來擴展，這也是在通過加密驗證的分佈式網絡實施AI LLM項目過程中的一種實踐。
例如，Mira Network 分享了幾個區塊鏈在金融、教育和環境領域的案例，以證明：
在Gigabrain交易平臺上集成Mira後，系統可以增加一個驗證市場分析和預測準確性的層級，通過過濾不可靠的提議，從而提高AI交易信號的準確性，使AI LLMs在DeFi場景中的應用更加可靠。
Learnrite 使用 mira 來驗證由人工智能生成的標準化測試題，使教育機構能夠在不損害教育測試內容的準確性的情況下，以規模使用人工智能創建的內容，以支持嚴格的教育標準；
Kernel 區塊鏈項目利用 Mira 的 LLM 共識機制，將其集成到 BNB 生態系統中，創建一個去中心化的 DVN 驗證網絡，為在區塊鏈上執行 AI 計算提供一定程度的準確性和安全性。