寶子們，下午好呀！今天來跟大家聊點我入圈以來的真實感受

剛入圈的時候，每天都很焦慮，真的特別想盡快融入，但過程還挺難的，不過也算是幸運，剛好趕上了嘴撸崛起，算是踩上一波小風口

但是面對這麼多的項目，都得自己去扒白皮書、查合作方和融資資訊，有時候翻來覆去還找不到關鍵內容，也還是挺苦惱的，就想着借助一下AI工具

但是用 AI 查一些行業專業問題或者數據的時候，還踩了個大坑 —— 它給的回覆看著頭頭是道、有理有據，結果我後來想再核實一下，才發現好多資訊都是錯的！

▪️ 這就是大家常說的 AI「幻覺」問題

其實現在的 AI 就跟個不愛好好背書的學霸一樣，寫報告、做分析又快又炫，卻總愛犯兩個致命毛病：
要麼一本正經編瞎話（也就是幻覺，比如虛構論文引用、捏造數據），要麼帶著隱形偏見

這其實是個挺難破的死循環：
用統一的優質數據訓練吧，AI 確實能少“說胡話”，但容易變得有偏見，看問題不全面

可要是想讓它客觀中立，加入各種各樣的數據，又可能讓它學到錯誤資訊

說到底，這是 AI 訓練模式從根上就有的問題，光靠堆數據量、加模型參數，根本解決不了

所以哪怕 AI 再強，現在也只能用來寫寫文案、查查基礎資料，真要用到金融、教育、司法這些關鍵場景，誰也不敢完全信它的輸出

直到幾個月前我刷到 @miranetwork，才發現原來真有項目是專門解決這個問題的

Mira 根本不是新 AI 模型，而是一套「AI 輸出驗證系統」
它就像給 AI 的每一句話都配了個「多人交叉核查小組」，而且這群核查員還互不認識、不能作弊，所以就能很好地解決存在的問題

而Mira 的終極目標就是：讓 AI 的每一句話，都經得起「較真」
#Mira