InfoFi 賽道進入戰國時代，Kaito丶Cookie丶BubbleMap 競爭進入白熱化。而 Mirra AI 關注度相對較低，或許這個 InfoFi 結合 AI 模型訓練的專案也有埋伏的空間，Mirra AI 是利用社羣平臺 (像是 X) 來訓練 AI 的專案。有品質的內容創作者以及尋找優質內容的球探都能從中獲取積分。Mirra AI 的得分規則強調真實內容創作，而非將白皮書換句話說，或 AI 產出的內容。

Mirra AI 利用社羣平臺訓練 AI 代理

Mirra AI 是利用社羣平臺 (像是 X) 來訓練 AI 的專案，簡單來說可以分為 Creator (內容創作者) 及 Scout (球探) 兩個角色。在推特上找到優良的創作內容，可以在留言區標註 @MirraTerminal。這時 Mirra 將進行內容驗證，這步驟相當於提交 AI 訓練資料，貢獻數據，使 AI 變得更聰明。完成驗證後創作者及球探都會獲得積分，要注意的是需要連結 X 帳號才能領取積分。

作為內容創作者，你創作的內容成為了訓練 AI 的一部分。當你的見解得到驗證時，還能獲得積分。在 Mirra 積分足夠普及的情況下，積分排行榜也代表了誰是公認的思想領袖。對於球探的角色來說，你決定了人工智慧學習什麼內容，同樣可從中獲取積分。Mirra AI 就是藉由這種方式來構建去中心化 AI，目前首個訓練案例是 Mirra Agent，並且似乎有訓練其他代理的可能性。

Mirra 喜歡能提供思考空間的內容，並且是由真實的人寫的

Mirra 創辦人 Lester 在推特上分享獲得積分的過程，整體來說內容偵測分為兩次，第一次是當球探在貼文標記 Mirra，將掃描球探的內容和帳戶。如果偵測到 (疑似為機器人、ChatGPT 內容、垃圾郵件、黑名單關鍵字)，將直接忽略該球探的請求。第一次偵查過關時將顯示：「內容已被偵察。正在評估中」。

第二次偵測 Mirra 將對內容給出分數，雙方都能在系統拿到積分，但雙方分數不盡相同。Mirra 同樣也可能給出「您的內容未通過偵測」的訊息。

Lester 也解釋了評分準則，一般來說要取得分數要滿足：

  • 相關主題。

  • 有用的資訊。

  • 可操作性。

  • 基於事實。

  • 分享個人觀點。

  • 批判性思維。

  • 有趣丶尖銳的幽默 (Mirra 喜歡黑色幽默、俏皮的表達)。

  • 原創性內容。

同時盡量避免：

  • 類似 ChatGPT 的寫作。

  • 沒有主見。

  • 缺乏批判性思維。

  • 低品質的靠嘴嚕 (大部分 kaito yappers 只是重寫了專案的白皮書)。

  • 一般性意見。

  • 過度使用表情符號。

  • Hashtag。

  • 在貼文中提及過多帳號。

  • 過於技術性的內容。

簡而言之，Mirra 喜歡那些讓在閱讀時能好好思考的內容，並且是由真實的人寫的。

不過在鏈上聲譽平臺 ethos 上，也有用戶對 Mirra AI 表達負面看法。

這篇文章 厭倦千篇一律 AI 產出的內容？Mirra AI 利用 InfoFi 訓練 AI 代理 最早出現於 鏈新聞 ABMedia。

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