📢 Gate广场专属 #WXTM创作大赛# 正式开启!
聚焦 CandyDrop 第59期 —— MinoTari (WXTM),总奖池 70,000 枚 WXTM 等你赢!
🎯 关于 MinoTari (WXTM)
Tari 是一个以数字资产为核心的区块链协议,由 Rust 构建,致力于为创作者提供设计全新数字体验的平台。
通过 Tari,数字稀缺资产(如收藏品、游戏资产等)将成为创作者拓展商业价值的新方式。
🎨 活动时间:
2025年8月7日 17:00 - 8月12日 24:00(UTC+8)
📌 参与方式:
在 Gate广场发布与 WXTM 或相关活动(充值 / 交易 / CandyDrop)相关的原创内容
内容不少于 100 字,形式不限(观点分析、教程分享、图文创意等)
添加标签: #WXTM创作大赛# 和 #WXTM#
附本人活动截图(如充值记录、交易页面或 CandyDrop 报名图)
🏆 奖励设置(共计 70,000 枚 WXTM):
一等奖(1名):20,000 枚 WXTM
二等奖(3名):10,000 枚 WXTM
三等奖(10名):2,000 枚 WXTM
📋 评选标准:
内容质量(主题相关、逻辑清晰、有深度)
用户互动热度(点赞、评论)
附带参与截图者优先
📄 活动说明:
内容必须原创,禁止抄袭和小号刷量行为
获奖用户需完成 Gate广场实名
📌 @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。