OpenAI paga $50/ora per esperto per rilevare errori nell'IA. Mira paga la rete per farlo automaticamente.
Il red teaming è uno dei problemi più costosi nell'IA. Assumere specialisti per testare i modelli, trovare allucinazioni e catturare casi limite prima del deployment. A $15-50 all'ora per esperto, verificare miliardi di affermazioni quotidianamente diventa finanziariamente impossibile. Anche i laboratori più grandi non possono scalare la revisione umana abbastanza velocemente per eguagliare la velocità di output dell'IA.
Mira ha risolto questo problema rendendo il rilevamento degli errori redditizio.
Invece di dipendenti, Mira ha costruito uno strato di incentivi in cui migliaia di nodi validatori mettono in gioco capitali reali $MIRA per partecipare alla verifica. Ogni nodo esegue diverse architetture di modelli. Llama, Mistral, Claude. Quando arriva un'affermazione, effettuano un confronto indipendente sotto reale pressione finanziaria.
Trovi un errore che altri hanno perso? Premiato. Approvi qualcosa di falso? Sanzionato immediatamente.
I risultati sono difficili da contestare. Eseguire le affermazioni attraverso un minimo di 5 modelli diversi con un consenso di supermaggioranza del 67% aumenta l'accuratezza dal 75% al 96%. Un modello può allucinare. Cinque architetture con dati di addestramento diversi e capitale in gioco quasi mai concordano sulla stessa bugia.
Costo? 80% più economico rispetto al tradizionale RLHF, alimentato dall'infrastruttura DePIN di io.net e Aethir.
Questo è ciò che cambia l'equazione. Non modelli migliori. Una struttura di incentivi migliore attorno alla verifica.
Migliaia di cacciatori di errori globali, motivati finanziariamente a trovare ciò che altri perdono.
Questo non è un red team. Questa è una macchina della verità decentralizzata