💙 Gate广场 #Gate品牌蓝创作挑战# 💙
用Gate品牌蓝,描绘你的无限可能!
📅 活动时间
2025年8月11日 — 8月20日
🎯 活动玩法
1. 在 Gate广场 发布原创内容(图片 / 视频 / 手绘 / 数字创作等),需包含 Gate品牌蓝 或 Gate Logo 元素。
2. 帖子标题或正文必须包含标签: #Gate品牌蓝创作挑战# 。
3. 内容中需附上一句对Gate的祝福或寄语(例如:“祝Gate交易所越办越好,蓝色永恒!”)。
4. 内容需为原创且符合社区规范,禁止抄袭或搬运。
🎁 奖励设置
一等奖(1名):Gate × Redbull 联名赛车拼装套装
二等奖(3名):Gate品牌卫衣
三等奖(5名):Gate品牌足球
备注:若无法邮寄,将统一替换为合约体验券:一等奖 $200、二等奖 $100、三等奖 $50。
🏆 评选规则
官方将综合以下维度评分:
创意表现(40%):主题契合度、创意独特性
内容质量(30%):画面精美度、叙述完整性
社区互动度(30%):点赞、评论及转发等数据
📌 @Mira_Network到底有什么不同之处?
我认为对于大多数人工智能项目来说,最终目标总是一样的:解决训练困境。
基本上:如果你训练一个模型使其更准确,它往往会变得更加偏见。
但是如果你尝试通过使用更广泛、更具多样性的数据来修正偏见……你通常会得到更多的幻觉。
然而,@Mira_Network 采取了不同的路线。
与其执着于一个完美的模型,他们会使用多个模型相互验证。
并且它有效-错误率从~30%降至~5%在真实任务上。
他们甚至目标是低于0.1%,这太疯狂了。
你已经可以看到它的现场了:
✨ 如果你正在使用Gigabrain,你是在以92%的胜率进行Mira认证信号的交易
✨ Learnrite 构建的考试问题具有超过 90% 的事实可靠性
✨ Klok 每次都为您提供由 4 个以上模型验证的响应
那些应用都不需要从头开始重新训练模型。这正是$Mira所能实现的。