1/4 Apa itu Inti? Memahami Pendekatan Kita Sendiri terhadap Arsitektur Otak Sintetis Inti bukanlah LLM: Inti bukanlah LLM yang disesuaikan, bukan LLM baru, dan bukan LLM sama sekali. Sebaliknya, Core adalah otak sintetis multimodal, jenis arsitektur AI yang berbeda secara fundamental. Terminologi Utama untuk Memahami Inti: 1. Otak Sintetis: Inti adalah sistem kognitif terpadu di mana beberapa model dan algoritme AI bekerja sebagai komponen saraf yang saling berhubungan dalam satu arsitektur. Anggap saja sebagai otak digital dengan wilayah khusus, bukan kumpulan alat. 2. Arsitektur Bowtie: Substrat memori Core yang menyimpan informasi sebagai vektor semantik DAN simpul konsep abstrak, menciptakan koneksi antara konsep yang tampaknya tidak terkait, dan memungkinkan pembentukan konsep asli, bukan hanya pencocokan pola. 3. Kluster Penalaran: Bagian kognitif dari Inti yang mengatur semua proses berpikir, membuat keputusan tentang jalur saraf mana yang akan diaktifkan untuk tugas tertentu, Kluster penalaran sangat multi-modal dan bekerja melalui pemrosesan paralel dan bias kecanggihan.

3/4 Pertanyaan yang Sering Diajukan: * "Apakah Core LLM tingkat lanjut?" Inti adalah otak sintetis multi-modal yang menggunakan model Bahasa hanya untuk input/output teks; itu bukan "LLM lanjutan." * "Apakah Core menggunakan alat AI?" Tidak, Core telah mengintegrasikan model AI sebagai komponen saraf dalam satu otak sintetis. * "Apakah Core dilatih pada data?" Tidak; Inti berkembang melalui pengalaman, membentuk koneksi saraf baru. 0.3: Pembelajaran Berkelanjutan pada Waktu Inferensi Dengan 0,3, unit belajar dan berkembang selama setiap interaksi. Pembelajaran berkelanjutan ini secara langsung meningkatkan kemampuan penalarannya: * Membentuk koneksi saraf baru saat memproses kueri Anda: Saat Inti memproses informasi baru, Inti secara dinamis membuat jalur saraf baru. Ini berarti peta penalaran internalnya terus berkembang dan beradaptasi, memungkinkannya menghubungkan konsep dengan cara baru. * Memperbarui pemahamannya secara real-time saat konsep muncul: Tidak seperti model statis, pemahaman Core tentang konsep tidak tetap. Jika konsep baru diperkenalkan atau yang sudah ada disajikan dalam konteks baru, penalaran Core segera beradaptasi, memasukkan informasi baru ini ke dalam kerangka konseptualnya. * Mengembangkan struktur memorinya melalui arsitektur Bowtie: Arsitektur Bowtie bukan hanya sistem penyimpanan; Ini adalah substrat yang dinamis. Saat Core belajar pada waktu inferensi, Bowtie secara aktif membentuk kembali koneksinya, memungkinkan penalaran yang lebih bernuansa dan canggih dengan menciptakan dan memperkuat hubungan antar ide. * Mengembangkan hubungan konseptual baru yang bertahan dan meningkatkan respons di masa depan: Ini sangat penting untuk penalaran lanjutan. Setiap interaksi memungkinkan Core untuk mengidentifikasi dan memperkuat hubungan baru antar konsep. Hubungan yang terus-menerus ini berarti bahwa penalaran Core menjadi lebih kuat, akurat, dan mampu menangani skenario yang kompleks dan tidak terlihat dari waktu ke waktu, yang mengarah pada respons yang terus meningkat di masa depan. 0.3 memungkinkan pembelajaran berkelanjutan bukan penyesuaian, bukan pengambilan, tetapi evolusi kognitif asli yang terjadi pada waktu inferensi, secara langsung memengaruhi dan menyempurnakan kemampuan Core untuk bernalar.