Halluzinationen in LLMs sind nicht nur Bugs; sie sind zu erwarten. Wie können wir also den Output vertrauen? In einem kürzlichen Stream brachte @Shonik14, Chief of Staff @Mira_Network, eine scharfsinnige Meinung vor: // Selbst GPT-3.5 kann bis zu 27% der Zeit halluzinieren. // Kein einzelnes Modell kann jedes Mal eine "richtige Antwort" garantieren. Ihre Lösung? Ein Konsensmechanismus für LLMs, ähnlich dem, was wir in Blockchains sehen. ✅ Mehrere Modelle überprüfen sich gegenseitig ✅ Antworten werden bewertet ✅ Wenn ein Modell falsche Ausgaben produziert, wird sein Einsatz gekürzt Das Ergebnis? Ein Anreizsystem, bei dem Knoten für genaue Ausgaben belohnt und für Unsinn bestraft werden. Das wirft eine breitere Frage für die Agentenwirtschaft auf: Ist der Modellkonsens die Zukunft des Vertrauens in KI? Und wie würdest du diese Idee in deiner Agenteninfrastruktur anwenden? Teile deine Gedanken👇