Halucynacje w LLM-ach nie są tylko błędami; są oczekiwane. Jak więc zaufać wynikom? Na niedawnym streamie @Shonik14, szef sztabu @Mira_Network, przedstawił ostre spostrzeżenie: // Nawet GPT-3.5 może halucynować do 27% czasu. // Żaden pojedynczy model nie może zagwarantować „prawidłowej odpowiedzi” za każdym razem. Ich rozwiązanie? Mechanizm konsensusu dla LLM-ów, nieco podobny do tego, co widzimy w blockchainach. ✅ Wiele modeli wzajemnie się sprawdza ✅ Odpowiedzi są oceniane ✅ Jeśli model produkuje błędne wyniki, jego stawka zostaje obcięta Rezultat? System zachęt, w którym węzły są nagradzane za dokładne wyniki i karane za bzdury. To rodzi szersze pytanie dla gospodarki agentów: Czy konsensus modelu to przyszłość zaufania w AI? I jak zastosowałbyś ten pomysł w swojej infrastrukturze agentów? Podziel się swoimi przemyśleniami👇