La mayoría de los sistemas de IA optimizan por velocidad.
Una solicitud entra, una respuesta sale, y la interfaz presenta el resultado como si el proceso estuviera completo. Para muchas aplicaciones, eso se siente aceptable. Pero cuando las salidas de IA comienzan a influir en la investigación, decisiones financieras o sistemas automatizados, la diferencia entre respuestas rápidas y respuestas verificadas se vuelve crítica.
Esta es exactamente la capa que @Mira - Trust Layer of AI está tratando de abordar.
En lugar de depender de una única respuesta del modelo, Mira trata cada salida de IA como una colección de afirmaciones. Esas afirmaciones se separan en fragmentos y se distribuyen a través de múltiples nodos validador. Cada validador puede ejecutar una arquitectura de modelo diferente, entrenada con diferentes datos, con diferentes sesgos y puntos ciegos. El objetivo no es la velocidad, sino la verificación a través de la diversidad.