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Einführung:
Eine auf logisches Denken fokussierte KI-Plattform, die eine verifizierbare Genauigkeit von 99 % für komplexe, kritische Denkaufgaben bietet.
Hinzugefügt am:
Mar 13 2026
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55.7K
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MiroMind Produktinformationen

Was ist MiroMind?

MiroMind ist ein KI-Pionierlabor, das einen General Purpose Solver entwickelt – ein auf Logik fokussiertes KI-System, das auf verifizierbare Genauigkeit statt auf rein probabilistische Generierung ausgelegt ist. Herzstück ist MiroThinker, ein Modell mit 235 Milliarden Parametern, das „System-2-Denken“ nutzt – einen bewussten, strukturierten Prozess der logischen Deduktion. Die Plattform läuft auf MiroMind OS, das komplexe Problemlösungen über ein DAG-Reasoning-Protokoll (Directed Acyclic Graph) steuert und Funktionen wie Branching, Rollback und Neuplanung ermöglicht. Es wurde speziell für kritische Aufgaben in Branchen wie Software-Engineering, Rechtskonformität, Finanzmathematik und wissenschaftliche Forschung entwickelt, in denen eine Sicherheit von 99 % erforderlich ist.

Wie benutzt man MiroMind?

Benutzer geben komplexe Prompts in das System ein, die MiroThinker anschließend durch die Planung einer Argumentationskette (DAG) verarbeitet. Das System führt jeden Schritt aus, verifiziert ihn anhand festgelegter Richtlinien und kann bei Fehlern einen Rollback durchführen oder neu planen. Es kann in Produktionsabläufe für Asset Management, Gesundheitsdatenanalyse und Unternehmensabläufe integriert werden.

MiroMind's Hauptmerkmale

MiroThinker (für logisches Denken optimiertes Modell mit 235 Mrd. Parametern)

Verifizierbare Genauigkeit (Erreicht 99 % kumulative Genauigkeit bei Argumentationsketten mit 300 Schritten)

System-2-Denken (Bewusste logische Deduktion statt schneller Mustererkennung)

MiroMind OS (Betriebssystem zur Verwaltung von Status, Speicher und Argumentationsrichtlinien)

DAG-Reasoning-Protokoll (Unterstützt Branch-, Rollback- und Replan-Funktionen)

Selbstevolution (Kontinuierliche Verbesserung durch internes SWE-Bench und Self-Surgery-Fähigkeiten)

MiroMind's Anwendungsfälle

#1

Autonome Code-Generierung, Debugging und Architektur-Optimierung

#2

Hochsichere Investitionsentscheidungen für institutionelle Anleger

#3

Analyse von Rechtsverträgen, regulatorisches Mapping und Due Diligence

#4

Risikomodellierung und algorithmischer Handel an Finanzmärkten

#5

Hypothesengenerierung und molekulare Simulationen für die Biopharma-Forschung

FAQ von MiroMind

Was ist der Unterschied zwischen MiroThinker und Standard-LLMs?

Was ist ein DAG-Reasoning-Protokoll?

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