AI 開始瞎編的時候，@Mira_Network 直接擡手給一巴掌😂 講個有意思的事情， 2023 年一位資深紐約律師將一份法律意見提交至聯邦法院 資料看起來沒啥破綻，但卻被法官一眼看穿，文中所列的案例全都不存在，沒想到都是 ChatGPT 編造 從2023年 openai 成為我們辦公學習的主流生成工具 在這之前我平時查找資料要翻百度谷歌，現在只需要 gpt 給我總結 如此以往就養成了習慣，飯來張口衣來伸手，也懶得去驗證真假直接採用 AI 即使亂編誰也不知道真假，就會誕生很多烏龍事件 因為只要語言順滑、邏輯像樣，它就能騙過絕大多數人 但其實這種事情不能全賴 AI，AI 的輸出越來越多，但驗證能力幾乎停滯，幻覺問題成為結構性風險 也正是在這個背景下，@Mira_Network 的 AI 輸出驗證網絡成為剛需 @Mira_Network 建立一個由多個模型組成的驗證網絡，用系統之間的交叉判斷，來彌補單個模型無法自證的問題 ▪️第一步是拆解陳述 任何一段複雜的輸出，都會被分解為一系列更基礎的主張 例如：地球圍繞太陽轉，月球圍繞地球轉會被拆成兩條獨立語句，每條都可以單獨判斷真假 接下來多個模型接入驗證流程，每個模型獨立給出判斷，系統會統計它們之間的共識程度，並評估信任度 如果共識高於閾值，該主張被視為有效；如果分歧嚴重，則觸發二次檢查或駁回 ▪️數據來自 Mira 的測試驗證顯示： > 三模型共識機制將準確率從 73.1% 提升至 95.6% > 整體錯誤率下降 84% > 多模型之間的平均一致性 κ 值接近 0.8，已具備穩定判斷能力 當然如果只是讓多個模型投票判斷真假，很容易出現隨機猜測的行為 ▪️Mira 之所以能運行，是因為它將博弈機制嵌入了系統結構 驗證不是無代價行為。每個參與驗證的模型節點，都需要承擔結果責任 如果頻繁與其他節點判斷衝突，或者被檢測出明顯偏離邏輯軌跡，將失去驗證權，並喪失網絡中的經濟激勵 為了讓驗證真正落地，Mira 在執行架構上做了大量工程優化 ▪️最關鍵的一項是：將驗證輸出壓縮成單一 token 這種 claim transformation 技術極大降低了每次驗證的成本，使得系統能在大規模應用場景中運行，而不會拖垮吞吐 ▪️隱私層面，Mira 的驗證節點從不接觸完整文本 系統自動將內容拆分，分佈給不同節點，保證數據在驗證過程中的不可還原性 過去這一年，AI 被推向越來越多的場景中，生成速度不斷加快，但驗證機制基本停滯 AI 胡說八道不會被問責但人會😭 所以 @MiraNetworkCN 的角色就是當 AI 瞎幾把吹的時候能出手攔住