Hallusinasjoner i LLM-er er ikke bare insekter; de er forventet. Så, hvordan stoler vi på resultatet? I en nylig strøm brakte @Shonik14, stabssjef @Mira_Network, opp et skarpt syn: Selv GPT-3.5 kan hallusinere opptil 27 % av tiden. Ingen enkelt modell kan garantere et "riktig svar" hver gang. Løsningen deres? En konsensusmekanisme for LLM-er, ikke ulikt det vi ser i blokkjeder. ✅ Flere modeller kryssjekker hverandre ✅ Svarene blir scoret ✅ Hvis en modell produserer feil utdata, blir innsatsen kuttet Resultatet? Et insentivsystem der noder belønnes for nøyaktig produksjon og straffes for BS. Dette reiser et bredere spørsmål for agentøkonomien: Er modellkonsensus fremtiden for AI-tillit? Og hvordan vil du bruke denne ideen i agenten din? Del dine tanker👇