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Tintin(3/3) 💢
用仓位验证自己的答案
说实话，买 $MORE 那时候我也没多坚定，UniCall 上线当天跌成那样，一度想割，最后没动，可能是懒，也可能是信了鱼蛋一把。
后来发现 UnicornX 钱包里浮盈已经 60%+，今天又看到 Ann 总@A_unicornverse 那条推，才反应过来：原来有人真的记得我们这种没跑的选择。
我拿到了钻石手空投，不多，但是我第一次因为信任而不是投机在链上被认出来。现在 $MORE 市值已经涨到 16M，很多人才开始研究这个项目。我还会继续拿着这批代币，积分什么的不是重点，更多是想看看这东西能走多远。
Moonveil 的那种表达和审美有点东西，MJ @Moonveil_Meej 的推文我看了几遍，不像包装出来的。
现在这种市场，信任算是最难得的 alpha 了。
5.1K
Gmira(3/3)
尝试了Mira的验证系统——相当有趣。
它逐句分析AI生成的内容，并通过多个验证器进行检查。
•如果它们一致，则标记为绿色（真实）或红色（虚假）。
•如果它们意见不一致，则为灰色——没有共识。
让我印象深刻的是：灰色的内容实际上是最常见的，但很少被提及。
大多数AI输出并不是明确的对或错——它们只是处于那种不确定的中间地带。
验证更像是基础设施，而不仅仅是一个工具。我喜欢的两点：
1. 它反映了现实世界——并不是所有问题都有是/否的答案。验证向你展示了分歧，而不是隐藏它。
2. API可访问——这意味着它可以接入AI审核、自动重写、标签系统等。
在一个充斥着AI生成内容的世界里，也许我们真正需要的不是更多的答案，而是关于不确定性的更清晰信号。
7月18日 09:15
今天试了一下～
这张图展示的是 Mira 的 Verify 系统对一段AI生产内容的验证结果。
每一条小句，都被多个验证器独立判断，结果一致时，标记为绿色或 红色，若分歧，则标记无共识的灰色
可以从图中看出来图上标了真、假，还有一类灰色的句子，是模型彼此判断不一致的。
这一类其实最常见，但最少被提出来讲。
Mira 的 Verify 系统，是一个更底层的解决方案，我觉得这个设计有两个意义：
1. 更符合现实世界：大部分争议信息，不是绝对对错，而是缺乏共识。Verify不逃避不确定性，会直接标注显示无共识。
2. 技术上可调用：Verify 提供 API，能直接接入 AI 审核、自动重生成、内容标记等场景。
在这个内容由AI模型生成泛滥的时代。我觉得我们可能需要的，不仅仅只是更多的回答，而是更明确的“不确定”。
@MiraNetworkCN
@Mira_Network
2.08K
Gmira(3/3)
试用了Mira的验证系统——相当有趣。
它逐句分析AI生成的内容，并通过多个验证器进行检查。
•如果它们一致，则标记为绿色（正确）或红色（错误）。
•如果它们意见不一致，则为灰色——没有共识。
让我印象深刻的是：灰色的内容实际上是最常见的，但很少被提及。
大多数AI输出并不是明确的对或错——它们只是处于那种不确定的中间地带。
验证更像是基础设施，而不仅仅是一个工具。我喜欢的两点：
反映现实世界——并不是所有问题都有是/否的答案。验证向你展示分歧，而不是隐藏它。
2.可通过API访问——这意味着它可以接入AI审核、自动重写、标签系统等。
在一个充斥着AI生成内容的世界里，也许我们真正需要的不是更多的答案，而是关于不确定性的更清晰信号。
7月18日 09:15
今天试了一下～
这张图展示的是 Mira 的 Verify 系统对一段AI生产内容的验证结果。
每一条小句，都被多个验证器独立判断，结果一致时，标记为绿色或 红色，若分歧，则标记无共识的灰色
可以从图中看出来图上标了真、假，还有一类灰色的句子，是模型彼此判断不一致的。
这一类其实最常见，但最少被提出来讲。
Mira 的 Verify 系统，是一个更底层的解决方案，我觉得这个设计有两个意义：
1. 更符合现实世界：大部分争议信息，不是绝对对错，而是缺乏共识。Verify不逃避不确定性，会直接标注显示无共识。
2. 技术上可调用：Verify 提供 API，能直接接入 AI 审核、自动重生成、内容标记等场景。
在这个内容由AI模型生成泛滥的时代。我觉得我们可能需要的，不仅仅只是更多的回答，而是更明确的“不确定”。
@MiraNetworkCN
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