Las alucinaciones en los LLM no son solo errores; se esperan. Entonces, ¿cómo confiamos en el resultado? En una transmisión reciente, @Shonik14, jefe de gabinete @Mira_Network, mencionó una opinión tajante: Incluso GPT-3.5 puede alucinar hasta el 27% de las veces. Ningún modelo por sí solo 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 cadenas de bloques. ✅ Varios modelos se cotejan entre sí ✅ Las respuestas se puntúan ✅ Si un modelo produce resultados incorrectos, su participación se reduce drásticamente ¿El resultado? Un sistema de incentivos en el que los nodos son recompensados por resultados precisos y penalizados por BS. Esto plantea una pregunta más amplia para la economía de agentes: ¿Es el consenso de modelos el futuro de la confianza en la IA? ¿Y cómo aplicarías esta idea en tu infraestructura de agentes? Comparte tus pensamientos👇