技术解析：Mira如何应对AI大模型“幻觉”问题

作者：Haotian

众所周知，AI大模型在金融、医疗、法律等垂直领域应用落地的最大障碍在于其输出结果的“幻觉”问题。这种不确定性使其难以满足高精度的实际场景需求。那么，这一问题该如何解决？近期，@Mira_Network 推出了公共测试网，提出了一套创新性解决方案，以下是详细解读。

首先，我们需要明确，AI大模型产生“幻觉”的原因主要集中在以下两点：

1. AI大模型（LLMs）的训练数据虽然规模庞大，但仍无法完全覆盖某些小众或专业领域的信息。在这种情况下，AI往往会进行“创造性补全”，从而引发实时性错误；

2. AI LLMs 的工作原理本质上依赖于“概率采样”。它通过识别训练数据中的统计模式和相关性来生成输出，而非真正理解内容。因此，概率采样的随机性以及训练和推理结果的不一致性，都会导致AI在处理高精度事实性问题时出现偏差。

针对这些问题，康奈尔大学ArXiv平台上发布了一篇研究论文，提出一种通过多个模型共同验证来提高LLMs结果可靠性的方法。

简单来说，该方法的核心逻辑是：先由主模型生成结果，然后集成多个验证模型对结果进行“多数表决分析”，从而有效降低模型产生的“幻觉”现象。

在一系列实验中，这种方法将AI输出的准确率提升至95.6%。

然而，要实现多模型协作验证，必须有一个分布式的验证平台来管理主模型与验证模型之间的交互过程。而 Mira Network 正是为此打造的一个专门面向AI LLMs验证的中间件网络。它在用户和基础AI模型之间构建了一个可靠的验证层。

通过这套验证层网络，Mira实现了包括隐私保护、准确率保障、可扩展设计以及标准化API接口等一系列集成服务。这些功能不仅减少了AI LLMs输出的“幻觉”，还显著提升了AI在各细分应用场景中的落地可能性。这也是Crypto分布式验证网络在AI LLMs工程实现中的一次成功实践。

例如，Mira Network分享了几个实际案例，展示了其在金融、教育和区块链生态中的应用价值：

1) Gigabrain 是一个交易平台，在集成了Mira后，系统新增了一环验证市场分析和预测准确性的步骤，过滤掉不可靠的建议，从而提高了AI交易信号的可靠性，使AI LLMs在DeFi场景中的表现更加值得信赖；

2) Learnrite 利用Mira验证AI生成的标准化考试题目，帮助教育机构大规模使用AI生成的内容，同时确保教育测试内容的准确性，以维持严格的教育标准；

3) 区块链项目Kernel将Mira的LLM共识机制整合到了BNB生态系统中，创建了去中心化验证网络（DVN），为区块链上执行AI计算提供了更高的准确性和安全性保障。

需要强调的是，Mira Network 提供的中间件共识网络服务并非增强AI应用能力的唯一途径。事实上，通过增强数据端的训练、利用多模态大模型的交互能力，或者结合ZKP（零知识证明）、FHE（全同态加密）、TEE（可信执行环境）等潜在密码学技术的隐私计算方案，都是可行的选择。但相比之下，Mira的解决方案胜在落地速度快，且效果立竿见影。

注：个人对该项目的技术理念非常感兴趣。从技术层面看，它确实能够解决AI LLMs目前在应用落地过程中面临的问题，同时也凸显了Crypto分布式共识网络的补充价值。是否值得参与体验，以及是否存在潜在的撸毛机会，大家可以自行判断。（公测体验入口 https://klokapp.ai/?referral_code=SLD2DHAJ）具体技术细节的实现逻辑，我将在后续抽时间进行深入分析。