Les hallucinations dans les LLM ne sont pas seulement des bugs ; elles sont attendues. Alors, comment faire confiance à la sortie ? Lors d'un récent stream, @Shonik14, Chef de Cabinet @Mira_Network, a proposé une analyse pertinente : // Même GPT-3.5 peut halluciner jusqu'à 27 % du temps. // Aucun modèle unique ne peut garantir une "bonne réponse" à chaque fois. Leur solution ? Un mécanisme de consensus pour les LLM, semblable à ce que nous voyons dans les blockchains. ✅ Plusieurs modèles se vérifient mutuellement ✅ Les réponses sont notées ✅ Si un modèle produit de mauvaises sorties, sa mise est réduite Le résultat ? Un système d'incitation où les nœuds sont récompensés pour des sorties précises et pénalisés pour des erreurs. Cela soulève une question plus large pour l'économie des agents : le consensus des modèles est-il l'avenir de la confiance en IA ? Et comment appliqueriez-vous cette idée dans votre infrastructure d'agents ? Partagez vos réflexions 👇