Hallucinationer hos LLM är inte bara buggar; de är förväntade. Så, hur litar vi på resultatet? I en nyhetssändning nyligen tog @Shonik14, stabschef @Mira_Network, upp ett skarpt uttalande: Till och med GPT-3.5 kan hallucinera upp till 27 % av tiden. Ingen enskild modell kan garantera ett "rätt svar" varje gång. Deras lösning? En konsensusmekanism för LLM:er, inte olik vad vi ser i blockkedjor. ✅ Flera modeller dubbelkollar varandra ✅ Svaren poängsätts ✅ Om en modell producerar felaktiga utdata skärs dess insats ned Resultatet? Ett incitamentsystem där noder belönas för korrekt utdata och straffas för BS. Detta väcker en bredare fråga för agentekonomin: Är modellkonsensus framtiden för AI-förtroende? Och hur skulle du tillämpa den här idén i din agent infra? Dela med dig av dina tankar👇