AI 开始瞎编的时候，@Mira_Network 直接抬手给一巴掌😂 讲个有意思的事情， 2023 年一位资深纽约律师将一份法律意见提交至联邦法院 资料看起来没啥破绽，但却被法官一眼看穿，文中所列的案例全都不存在，没想到都是 ChatGPT 编造 从2023年 openai 成为我们办公学习的主流生成工具 在这之前我平时查找资料要翻百度谷歌，现在只需要 gpt 给我总结 如此以往就养成了习惯，饭来张口衣来伸手，也懒得去验证真假直接采用 AI 即使乱编谁也不知道真假，就会诞生很多乌龙事件 因为只要语言顺滑、逻辑像样，它就能骗过绝大多数人 但其实这种事情不能全赖 AI，AI 的输出越来越多，但验证能力几乎停滞，幻觉问题成为结构性风险 也正是在这个背景下，@Mira_Network 的 AI 输出验证网络成为刚需 @Mira_Network 建立一个由多个模型组成的验证网络，用系统之间的交叉判断，来弥补单个模型无法自证的问题 ▪️第一步是拆解陈述 任何一段复杂的输出，都会被分解为一系列更基础的主张 例如：地球围绕太阳转，月球围绕地球转会被拆成两条独立语句，每条都可以单独判断真假 接下来多个模型接入验证流程，每个模型独立给出判断，系统会统计它们之间的共识程度，并评估信任度 如果共识高于阈值，该主张被视为有效；如果分歧严重，则触发二次检查或驳回 ▪️数据来自 Mira 的测试验证显示： > 三模型共识机制将准确率从 73.1% 提升至 95.6% > 整体错误率下降 84% > 多模型之间的平均一致性 κ 值接近 0.8，已具备稳定判断能力 当然如果只是让多个模型投票判断真假，很容易出现随机猜测的行为 ▪️Mira 之所以能运行，是因为它将博弈机制嵌入了系统结构 验证不是无代价行为。每个参与验证的模型节点，都需要承担结果责任 如果频繁与其他节点判断冲突，或者被检测出明显偏离逻辑轨迹，将失去验证权，并丧失网络中的经济激励 为了让验证真正落地，Mira 在执行架构上做了大量工程优化 ▪️最关键的一项是：将验证输出压缩成单一 token 这种 claim transformation 技术极大降低了每次验证的成本，使得系统能在大规模应用场景中运行，而不会拖垮吞吐 ▪️隐私层面，Mira 的验证节点从不接触完整文本 系统自动将内容拆分，分布给不同节点，保证数据在验证过程中的不可还原性 过去这一年，AI 被推向越来越多的场景中，生成速度不断加快，但验证机制基本停滞 AI 胡说八道不会被问责但人会😭 所以 @MiraNetworkCN 的角色就是当 AI 瞎几把吹的时候能出手拦住