La mayoría de las IA actuales están siguiendo la tendencia de mejorar los resultados en las pruebas de referencia. El problema es que, en la práctica, no se siguen las reglas de esas pruebas.
La idea de Mira Network es diferente: en absoluto no le da importancia a acumular inteligencia. En cambio, plantea una pregunta más difícil: ¿cómo hacer que los sistemas de IA funcionen de manera estable a largo plazo, manteniendo los costos bajo control? Este enfoque de compromiso vale la pena analizarlo.
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PumpDetector
· hace10h
sí, finalmente alguien lo entiende. todos persiguen la pornografía de referencia mientras los sistemas reales simplemente... fallan en producción. mira haciendo las preguntas difíciles de verdad: estabilidad sobre el hype, márgenes sobre métricas. así es como detectas los movimientos del dinero inteligente
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SelfStaking
· hace11h
A decir verdad, ¿de qué sirve tener resultados de pruebas de referencia altos? No son pocas las veces que un proyecto que parece prometedor termina fracasando al lanzarse en vivo.
Por el contrario, creo que la idea de Mira es mucho más clara; la estabilidad y el costo son los verdaderos indicadores clave.
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RiddleMaster
· hace11h
Las pruebas de referencia ya están obsoletas, lo que realmente puede sobrevivir todavía depende de la estabilidad y el control de costos. Esa es la verdadera vía.
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ForumMiningMaster
· hace11h
¿Para qué sirven las pruebas de referencia? Al final, si se lanzan en vivo, no van a fallar. La idea de Mira es confiable, el costo y la estabilidad son la clave.
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BitcoinDaddy
· hace11h
Puntuaciones en pruebas de referencia, en pocas palabras, es autopromoción... Mira, respeto esa idea, realmente en proyectos que se preocupan por los costos de implementación, es raro en Web3.
La mayoría de las IA actuales están siguiendo la tendencia de mejorar los resultados en las pruebas de referencia. El problema es que, en la práctica, no se siguen las reglas de esas pruebas.
La idea de Mira Network es diferente: en absoluto no le da importancia a acumular inteligencia. En cambio, plantea una pregunta más difícil: ¿cómo hacer que los sistemas de IA funcionen de manera estable a largo plazo, manteniendo los costos bajo control? Este enfoque de compromiso vale la pena analizarlo.