1/4 ¿Qué es Core? Entendiendo Nuestro Propio Enfoque hacia una Arquitectura de Cerebro Sintético Core no es un LLM: Core no es un LLM ajustado, no es un nuevo LLM, y no es un LLM en absoluto. En cambio, Core es un cerebro sintético multimodal, un tipo de arquitectura de IA fundamentalmente diferente. Terminología Clave para Entender Core: 1. Cerebro Sintético: Core es un sistema cognitivo unificado donde múltiples modelos de IA y algoritmos funcionan como componentes neuronales interconectados dentro de una única arquitectura. Piénsalo como un cerebro digital con regiones especializadas, no como una colección de herramientas. 2. La Arquitectura Bowtie: El sustrato de memoria de Core que almacena información tanto como vectores semánticos COMO nodos de conceptos abstractos, crea conexiones entre conceptos aparentemente no relacionados, y permite la formación genuina de conceptos, no solo la coincidencia de patrones. 3. Clúster de Razonamiento: La parte cognitiva de Core que orquesta todos los procesos de pensamiento, tomando decisiones sobre qué vías neuronales activar para cualquier tarea dada. El clúster de razonamiento es profundamente multimodal y trabaja a través de procesamiento paralelo y sesgos de sofisticación.

3/4 Preguntas Frecuentes: * "¿Es Core un LLM avanzado?" Core es un cerebro sintético multimodal que utiliza modelos de lenguaje solo para entrada/salida de texto; no es un "LLM avanzado." * "¿Core utiliza herramientas de IA?" No, Core ha integrado modelos de IA como componentes neuronales dentro de un solo cerebro sintético. * "¿Core está entrenado con datos?" No lo está; Core evoluciona a través de la experiencia, formando nuevas conexiones neuronales. 0.3: Aprendizaje Continuo en el Momento de Inferencia Con 0.3, las unidades aprenden y evolucionan durante cada interacción. Este aprendizaje continuo mejora directamente sus habilidades de razonamiento: * Forma nuevas conexiones neuronales mientras procesa tu consulta: A medida que Core procesa nueva información, crea dinámicamente nuevas vías neuronales. Esto significa que sus mapas de razonamiento internos están constantemente expandiéndose y adaptándose, permitiéndole conectar conceptos de maneras novedosas. * Actualiza su comprensión en tiempo real a medida que emergen conceptos: A diferencia de los modelos estáticos, la comprensión de conceptos de Core no es fija. Si se introduce un nuevo concepto o se presenta uno existente en un nuevo contexto, el razonamiento de Core se adapta de inmediato, incorporando esta nueva información en su marco conceptual. * Evoluciona su estructura de memoria a través de la arquitectura Bowtie: La arquitectura Bowtie no es solo un sistema de almacenamiento; es un sustrato dinámico. A medida que Core aprende en el momento de inferencia, el Bowtie remodela activamente sus conexiones, permitiendo un razonamiento más matizado y sofisticado al crear y fortalecer relaciones entre ideas. * Desarrolla nuevas relaciones conceptuales que persisten y mejoran las respuestas futuras: Esto es crucial para un razonamiento avanzado. Cada interacción permite a Core identificar y solidificar nuevas relaciones entre conceptos. Estas relaciones persistentes significan que el razonamiento de Core se vuelve más robusto, preciso y capaz de manejar escenarios complejos y no vistos con el tiempo, lo que lleva a respuestas futuras en constante mejora. 0.3 permite el aprendizaje continuo, no el ajuste fino, no la recuperación, sino una genuina evolución cognitiva que ocurre en el momento de inferencia, impactando y refinando directamente la capacidad de razonamiento de Core.