実は今日はちょっとした作業をしました わざわざ論文を読むのが面倒だったので、このテーマの論文を見つけた<~GPTに依頼> しかし、持っていない場合は、確かにないと言えますよね? しかし、彼らは存在しないタイトルを作り続けています(笑) それこそが私が望んでいることです!!実しやかに！！！可能です!!! これはAIが間違ってリンクしているかもしれないので、本当に面倒なので、Google ScholarやSCI Hubで検索しなければならず、出てこない場合は、実際の参考文献があれば参考文献を参照し、論文のIFを確認し、重なりすぎるとどのようなアイデンティティを持つことができるかを考えたり、テーマを変えたりする必要があります;;;; 検索すると?すべてが備わっていない詐欺でした!!! こういう時、@Mira_NetworkのAI幻覚軽減技術が本当に必要だと感じます ミイラネットワークの場合、コンセンサスベースのマルチモデル検証を採用して幻覚率を減らし、ブロックチェーンベースの検証層で信頼性と透明性を確保するプロジェクトだ 同様に、@AlloraNetwork は AI に対するこの「誤った自信」を減らすために、zkML ベースの分散マシン インテリジェンス ネットワークを開発しています。 システムは、コンテキスト認識+予測損失関数ベースの評価構造を持ち、AIが相互に評価し、自己改善する構造になっています AIはAIを検証する仕組みを通じて、誤った情報や架空の答え(幻覚)を最小限にとどめようとするという共通点があり、この方向性こそが、今私たちが直面しているAIの本当の問題を解決する方法だと思います この記事は、暗号調査プラットフォームを通じて調査を行った後に書かれました@Surf_Copilot このビデオは@Everlyn_aiによって制作されました @auz2or @subijjjang @iinging747