📢 Gate廣場專屬 #WXTM创作大赛# 正式開啓!
聚焦 CandyDrop 第59期 —— MinoTari (WXTM),總獎池 70,000 枚 WXTM 等你贏!
🎯 關於 MinoTari (WXTM)
Tari 是一個以數字資產爲核心的區塊鏈協議,由 Rust 構建,致力於爲創作者提供設計全新數字體驗的平台。
通過 Tari,數字稀缺資產(如收藏品、遊戲資產等)將成爲創作者拓展商業價值的新方式。
🎨 活動時間:
2025年8月7日 17:00 - 8月12日 24:00(UTC+8)
📌 參與方式:
在 Gate廣場發布與 WXTM 或相關活動(充值 / 交易 / CandyDrop)相關的原創內容
內容不少於 100 字,形式不限(觀點分析、教程分享、圖文創意等)
添加標籤: #WXTM创作大赛# 和 #WXTM#
附本人活動截圖(如充值記錄、交易頁面或 CandyDrop 報名圖)
🏆 獎勵設置(共計 70,000 枚 WXTM):
一等獎(1名):20,000 枚 WXTM
二等獎(3名):10,000 枚 WXTM
三等獎(10名):2,000 枚 WXTM
📋 評選標準:
內容質量(主題相關、邏輯清晰、有深度)
用戶互動熱度(點讚、評論)
附帶參與截圖者優先
📄 活動說明:
內容必須原創,禁止抄襲和小號刷量行爲
獲獎用戶需完成 Gate廣場實名
📌 @Mira_Network到底有什麼不同之處?
我認爲對於大多數人工智能項目來說,最終目標總是一樣的:解決訓練困境。
基本上:如果你訓練一個模型使其更準確,它往往會變得更加偏見。
但是如果你嘗試通過使用更廣泛、更具多樣性的數據來修正偏見……你通常會得到更多的幻覺。
然而,@Mira_Network 採取了不同的路線。
與其執着於一個完美的模型,他們會使用多個模型相互驗證。
並且它有效-錯誤率從~30%降至~5%在真實任務上。
他們甚至目標是低於0.1%,這太瘋狂了。
你已經可以看到它的現場了:
✨ 如果你正在使用Gigabrain,你是在以92%的勝率進行Mira認證信號的交易
✨ Learnrite 構建的考試問題具有超過 90% 的事實可靠性
✨ Klok 每次都爲您提供由 4 個以上模型驗證的響應
那些應用都不需要從頭開始重新訓練模型。這正是$Mira所能實現的。