✈️ Gate 廣場【Gate Travel 旅行分享官召集令】
廣場家人們注意啦!Gate Travel 已經上線~ 機票+酒店一站式預訂,還能用加密貨幣直接付款 💸
所以說,你的錢包和你的旅行夢終於可以談戀愛了 😎 💕
現在廣場開啓 #GateTravel旅行分享官# 活動,邀你來秀旅行靈感 & 使用體驗!💡
🌴 參與方式:
1️⃣ 在【廣場】帶話題 #Gate Travel 旅行分享官# 發帖
2️⃣ 你可以:
你最想用 Gate Travel 去的目的地(私藏小島 or 網紅打卡點都行)
講講用 Gate Travel 訂票/訂酒店的奇妙體驗
放放省錢/使用攻略,讓大家省到笑出聲
或者直接寫一篇輕鬆的 Gate Travel 旅行小故事
📦 獎勵安排,走起:
🏆 優秀分享官(1 名):Gate 旅行露營套裝
🎖️ 熱門分享官(3 名):Gate 旅行速乾套裝
🎉 幸運參與獎(5 名):Gate 國際米蘭旅行小夜燈
*海外用戶 旅行露營套裝 以 $100 合約體驗券,旅行速乾套裝 以 $50 合約體驗券折算,國際米蘭旅行小夜燈以 $30合約體驗券折算。
📌 優質內容將有機會得到官方帳號轉發翻牌提升社區曝光!
📌 帖文將綜合互動量、內容豐富度和創意評分。禁止小號刷貼,原創分享更容易脫穎而出!
🕒 8月20 18:00 - 8月28日 24:00 UTC+
📌 @Mira_Network到底有什麼不同之處?
我認爲對於大多數人工智能項目來說,最終目標總是一樣的:解決訓練困境。
基本上:如果你訓練一個模型使其更準確,它往往會變得更加偏見。
但是如果你嘗試通過使用更廣泛、更具多樣性的數據來修正偏見……你通常會得到更多的幻覺。
然而,@Mira_Network 採取了不同的路線。
與其執着於一個完美的模型,他們會使用多個模型相互驗證。
並且它有效-錯誤率從~30%降至~5%在真實任務上。
他們甚至目標是低於0.1%,這太瘋狂了。
你已經可以看到它的現場了:
✨ 如果你正在使用Gigabrain,你是在以92%的勝率進行Mira認證信號的交易
✨ Learnrite 構建的考試問題具有超過 90% 的事實可靠性
✨ Klok 每次都爲您提供由 4 個以上模型驗證的響應
那些應用都不需要從頭開始重新訓練模型。這正是$Mira所能實現的。