宝子们，下午好呀！今天来跟大家聊点我入圈以来的真实感受

刚入圈的时候，每天都很焦虑，真的特别想尽快融入，但过程还挺难的，不过也算是幸运，刚好赶上了嘴撸崛起，算是踩上了一波小风口

但是面对这么多的项目，都得自己去扒白皮书、查合作方和融资信息，有时候翻来翻去还找不到关键内容，也还是挺苦恼的，就想着借助一下AI工具

但是用 AI 查一些行业专业问题或者数据的时候，还踩了个大坑 —— 它给的回复看着头头是道、有理有据，结果我后来想再核实一下，才发现好多信息都是错的！

▪️ 这就是大家常说的 AI「幻觉」问题

其实现在的 AI 就跟个不爱好好背书的学霸一样， 写报告、做分析又快又炫，却总爱犯两个致命毛病：
要么一本正经编瞎话（也就是幻觉，比如虚构论文引用、捏造数据），要么带着隐形偏见

这其实是个挺难破的死循环：
用统一的优质数据训练吧，AI 确实能少 “说胡话”，但容易变得有偏见，看问题不全面

可要是想让它客观中立，加入各种各样的数据，又可能让它学到错误信息

说到底，这是 AI 训练模式从根上就有的问题，光靠堆数据量、加模型参数，根本解决不了

所以哪怕 AI 再强，现在也只能用来写写文案、查查基础资料，真要用到金融、教育、司法这些关键场景，谁也不敢完全信它的输出

直到几个月前我刷到 @miranetwork，才发现原来真有项目是专门解决这个问题的

Mira 压根不是新 AI 模型，而是一套「AI 输出验证系统」
它就像给 AI 的每一句话都配了个「多人交叉核查小组」，而且这群核查员还互不认识、不能作弊，所以就能很好地解决存在的问题

而Mira 的终极目标就是：让 AI 的每一句话，都经得起「较真」
#Mira