Hallucinaties in LLM's zijn niet alleen bugs; ze zijn te verwachten. Dus, hoe vertrouwen we de output? In een recente stream bracht @Shonik14, Chief of Staff @Mira_Network, een scherpe opmerking naar voren: // Zelfs GPT-3.5 kan tot 27% van de tijd hallucineren. // Geen enkel model kan elke keer een "juist antwoord" garanderen. Hun oplossing? Een consensusmechanisme voor LLM's, niet anders dan wat we zien in blockchains. ✅ Meerdere modellen controleren elkaar ✅ Antwoorden worden beoordeeld ✅ Als een model verkeerde outputs produceert, wordt zijn inzet verlaagd Het resultaat? Een incentivesysteem waarbij nodes worden beloond voor nauwkeurige output en bestraft voor onzin. Dit roept een bredere vraag op voor de agent-economie: Is modelconsensus de toekomst van AI-vertrouwen? En hoe zou je dit idee toepassen in jouw agent-infrastructuur? Deel je gedachten👇