Utviklere bygger fremtiden på Mira - Del 6 - @miranetwork (sjekk QRT-serien for bedre forståelse av hele kapittelet) Dette systemet ble både raskere og billigere samtidig, noe som er sjeldent I stedet for å kjøre toppmodeller på hver forespørsel, forhåndsberegner den svar på vanlige forespørsler og leverer dem umiddelbart Long-tail spørsmål bruker lettere modeller Etter hvert som mønstrene endrer seg, oppgraderer systemet det som betyr mest Fart der det teller, effektivitet overalt ellers
Shuarix™
Shuarix™9. jan., 23:46
Utviklere bygger fremtiden på Mira - Del 5 - @miranetwork Å bygge AI for institusjoner handler om disiplin Da Delphi Digital lanserte Delphi Oracle, var utfordringen effektiviteten Institusjonelle brukere forventer fart, nøyaktighet og null overflødighet, i stor skala Det var der $MIRA kom inn I stedet for å kaste hvert spørsmål på en tungvektsmodell, blir spørringene sortert intelligent: > raske veier for enkle data > bufrede svar for det grunnleggende > full LLM-kraft bare når dyp analyse faktisk er nødvendig Resultatet? Lavere ventetid, lavere kostnader og svar av høyere kvalitet, uten å gå på kompromiss med forskningsstandarder Ikke høyere, men smartere
@miranetwork hva kan $MIRA gjøre? Følg med for neste deler 👀
85