Las alucinaciones en los LLM no son solo errores; son esperadas. Entonces, ¿cómo confiamos en la salida? En una transmisión reciente, @Shonik14, Jefe de Gabinete de @Mira_Network, presentó una opinión aguda: // Incluso GPT-3.5 puede alucinar hasta el 27% del tiempo. // Ningún modelo único puede garantizar una "respuesta correcta" cada vez. ¿Su solución? Un mecanismo de consenso para los LLM, no muy diferente de lo que vemos en las blockchains. ✅ Múltiples modelos se verifican entre sí ✅ Las respuestas son puntuadas ✅ Si un modelo produce salidas incorrectas, su participación se reduce ¿El resultado? Un sistema de incentivos donde los nodos son recompensados por salidas precisas y penalizados por tonterías. Esto plantea una pregunta más amplia para la economía de agentes: ¿Es el consenso del modelo el futuro de la confianza en la IA? ¿Y cómo aplicarías esta idea en tu infraestructura de agentes? Comparte tus pensamientos👇