大家都知道，在金融、医疗、法律等垂直应用领域，采用大型AI模型的最大障碍是"结果的幻觉"问题，这些结果在实际应用场景中无法满足准确性的要求。如何解决这个问题？最近，@Mira_Network 启动了公共测试网络，提供了一套解决方案，所以我来告诉你，事情是这样的：

首先，大型AI模型的工具有 "幻觉 "的情况，这些情况所有人都可能感受到，主要原因有两个：
AI LLM的训练数据不足够全面，尽管数据量已经非常庞大，但仍然无法涵盖一些小众或专业信息，在这种情况下，AI往往会出现"创造性补充"，这反过来会导致一些实时错误；
AI LLMs 本质上依赖于 "概率抽样"，它涉及到在训练数据中识别统计模式和相关性，而不是实际的 "理解"。因此，概率选择的随机性、学习结果的不一致性和推理可能导致 AI 在处理高精度事实问题时出现错误；
如何解决这个问题？在康奈尔大学的ArXiv平台上发表了一篇文章，描述了几种模型的联合验证方法，以提高LLMs结果的可靠性。
简单的理解是首先允许主模型生成结果，然后结合多个验证模型进行“多数投票分析”，以减少模型中出现的“幻觉”。
在一系列下探中发现，这种方法可以将AI输出的准确性提高到95.6%。
因此，毫无疑问，需要一个分布式平台来验证，以管理和核实主模型与验证模型之间的合作过程。Mira Network 是这样一个中介网络，专门为 AI LLMs 的验证而创建，它在用户与基础 AI 模型之间建立了可靠的验证层。
由于这一网络的存在，验证级别可以实现集成服务，包括隐私保护、确保准确性、可扩展设计、标准化API接口及其他集成服务，同时在不同的细分应用场景中，AI的植入能力可以通过降低AI LLM的输出幻觉来扩展，这也是在通过加密验证的分布式网络实施AI LLM项目过程中的一种实践。
例如，Mira Network 分享了几个区块链在金融、教育和环境领域的案例，以证明：
在Gigabrain交易平台上集成Mira后，系统可以增加一个验证市场分析和预测准确性的层级，通过过滤不可靠的提议，从而提高AI交易信号的准确性，使AI LLMs在DeFi场景中的应用更加可靠。
Learnrite 使用 mira 来验证由人工智能生成的标准化测试题，使教育机构能够在不损害教育测试内容的准确性的情况下，以规模使用人工智能创建的内容，以支持严格的教育标准；
Kernel 区块链项目利用 Mira 的 LLM 共识机制，将其集成到 BNB 生态系统中，创建一个去中心化的 DVN 验证网络，为在区块链上执行 AI 计算提供一定程度的准确性和安全性。