AI走火入魔，Mira @Mira_Network 来断魂 一个让 AI 在“胡说的时候闭嘴”、“链上说好话”的新叙事 现在的AI大模型，更像是“高情商算命先生”，逻辑说得头头是道，结果却是有时候模棱两可，甚至有的时候靠对AI品牌的信仰充值。 ____ 🁢🁢🁢 ____🁢🁢🁢 ____ 🁢🁢🁢 ____ 🁢🁢🁢 ____ 🁢🁢🁢 ____ 无论是 GPT、DeepSeek，还是豆包，这三个品牌也是经常用到的AI，在没有校验的语境下，确实有 @MiraNetworkCN @Mira_Network 所提到的 “试点困境（pilot hell）” ，我就不多做赘述了，基本也是对这条推文的总结，这里推荐 @kaisun55704098 恺恺的深度解读：https://t.co/1p87MxKLus ____ 🁢🁢🁢 ____🁢🁢🁢 ____ 🁢🁢🁢 ____ 🁢🁢🁢 ____ 🁢🁢🁢 ____ 这里正是 Mira @Mira_Network 要正面击穿的幻觉，要打破的“试点困境”： “你以为你的提问是被正确解答，其实模型也是在编故事。”这里其实说的有点言过其实，但是因为从不同的语种，以及获取到的信息，大模型抽调，然后汇编，然后翻译成你所要求的语言，偏差自然会出现了，给用户带来了“幻象” ____ 🁢🁢🁢 ____🁢🁢🁢 ____ 🁢🁢🁢 ____ 🁢🁢🁢 ____ 🁢🁢🁢 ____ 那么Mira @Mira_Network 怎么破？直接上链！ 每一个 AI 生成的“主观意见”，都要被拆解、重审，由节点组成的共识网络进行链上验证。 验证不是找人类校对，而是用一堆模型来“交叉验证”另一个模型说的对不对。 AI 打 AI，能打赢的，上桌吃饭，打不赢的滚蛋回家。 这里可以看下小师妹 @Monica_xiaoM 的推文，由浅入深 更易理解：https://t.co/hQE2KPogUw ____ 🁢🁢🁢 ____🁢🁢🁢 ____ 🁢🁢🁢 ____ 🁢🁢🁢 ____ 🁢🁢🁢 ____ 这不是 prompt 优化的问题，是机制重构的问题。 这一机制底层已经接入 Klok、Learnrite、Astro 等第三方 AI 工具，验证后的内容还能获得终端“可信证书”。 Mira 更像是一个 AI 八角笼。 在 Mira @Mira_Network 组建的AI“八角笼”里，胜者唯有依靠“链上共识”活下来。 ____ 🁢🁢🁢 ____🁢🁢🁢 ____ 🁢🁢🁢 ____ 🁢🁢🁢 ____ 🁢🁢🁢 ____