Le allucinazioni nei LLM non sono solo bug; sono attese. Quindi, come possiamo fidarci dell'output? In un recente stream, @Shonik14, Chief of Staff @Mira_Network, ha presentato un'osservazione acuta: // Anche GPT-3.5 può allucinare fino al 27% delle volte. // Nessun singolo modello può garantire una "risposta giusta" ogni volta. La loro soluzione? Un meccanismo di consenso per i LLM, non dissimile da quello che vediamo nelle blockchain. ✅ Modelli multipli si controllano a vicenda ✅ Le risposte vengono valutate ✅ Se un modello produce output errati, la sua partecipazione viene ridotta Il risultato? Un sistema di incentivi in cui i nodi vengono premiati per output accurati e penalizzati per output fuorvianti. Questo solleva una domanda più ampia per l'economia degli agenti: il consenso del modello è il futuro della fiducia nell'IA? E come applicheresti questa idea nella tua infrastruttura per agenti? Condividi i tuoi pensieri👇