MiroMind
Eine KI-Plattform, bei der das logische Denken an erster Stelle steht und die eine überprüfbare Genauigkeit von 99 % für komplexe, kritisch denkende Aufgaben bietet.
Punktzahl
60
Benutzerbewertung
3.0
Kostenlos/Test-Support
Nicht Unterstützt
Startpreis
--
Zuletzt Aktualisiert
Aug. 14, 2026
Überblick
Was ist MiroMind?
MiroMind ist ein KI-Vorreiterlabor, das einen General Purpose Solver entwickelt, ein KI-System, bei dem das logische Denken an erster Stelle steht und das auf überprüfbare Genauigkeit und nicht nur auf probabilistische Generierung ausgelegt ist. Es verfügt über MiroThinker, ein 235B-Parametermodell, das „System 2 Thinking“ nutzt – einen bewussten, strukturierten logischen Schlussfolgerungsprozess. Die Plattform läuft auf MiroMind OS, das komplexe Problemlösungen über ein Directed Asymmetric Graph (DAG) Reasoning-Protokoll verwaltet und Verzweigungen, Rollbacks und Neuplanung ermöglicht. Es wurde speziell für kritische Aufgaben in Branchen wie Softwareentwicklung, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Finanztechnik und wissenschaftlicher Forschung entwickelt, in denen eine 99-prozentige Sicherheit erforderlich ist.
Wofür wird MiroMind verwendet?
Tags
Top-Funktionen
- MiroThinker (235B-Parameter-Argumentation-optimiertes Modell)
- Überprüfbare Genauigkeit (Erzielung einer kumulativen Genauigkeit von 99 % bei 300-stufigen Argumentationsketten)
- System 2-Denken (Bewusste logische Schlussfolgerung statt schnellem Mustervergleich)
- MiroMind OS (Betriebssystem zur Verwaltung von Status, Speicher und Argumentationsrichtlinien)
- DAG Reasoning Protocol (unterstützt Branch-, Rollback- und Replan-Funktionen)
- Selbstentwicklung (kontinuierliche Verbesserung durch interne SWE-Bench- und Selbstchirurgie-Fähigkeiten)
Wie verwendet man MiroMind?
Benutzer geben dem System komplexe Eingabeaufforderungen, die MiroThinker dann durch die Planung einer Argumentationskette (DAG) verarbeitet. Das System führt jeden Schritt aus, überprüft ihn anhand einer Reihe von Richtlinien und kann einen Rollback durchführen oder eine Neuplanung durchführen, wenn Fehler erkannt werden. Es kann in Produktionsabläufe für Anlagenverwaltung, Gesundheitsdatenanalyse und Unternehmensabläufe integriert werden.
Alternative Tools
Keine alternativen Tools gefunden
Vorteile & Nachteile
Keine Daten
Anwendungsfälle
- Autonome Codegenerierung, Debugging und Architekturoptimierung
- Sichere Anlageentscheidungen für institutionelle Anleger
- Rechtliche Vertragsanalyse, regulatorische Zuordnung und Due Diligence
- Risikomodellierung und algorithmischer Handel auf Finanzmärkten
- Hypothesengenerierung und molekulare Simulationen für die Bio-Pharma-Forschung
Benutzerbewertungen
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