@Mira - Trust Layer of AI Stavo rileggendo i risultati del modello alle 7 del mattino, con il caffè che si raffreddava accanto alla mia tastiera, dopo aver notato la stessa risposta distorta in un lotto di test due volte. Quella ripetizione mi infastidiva più dell'errore stesso, perché cosa viene facilmente incorporato? Ecco perché la Mira Network ha la mia attenzione in questo momento. Man mano che più team portano l'IA in prodotti reali e la guida al rischio attorno all'IA generativa diventa più pratica, il bias non è più un problema secondario. L'angolo di Mira è utile: non voglio che un unico modello prenda tutte le decisioni. Sono interessato al suo strato di verifica, che tratta i risultati come affermazioni, li invia attraverso una validazione in rete, e fa riferimento a dati più ampi e diversificati invece di un tubo di addestramento ristretto. Penso anche che il recente programma di sovvenzioni per sviluppatori e la crescita dell'ecosistema siano importanti perché suggeriscono che questa idea sta lasciando la lavagna. Non risolve il bias da sola, ma rispetto qualsiasi approccio che tratti l'equità come un problema ingegneristico che necessita di prove, non di speranze.

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