1/4 Che cos'è Core? Comprendere il nostro approccio a un'architettura cerebrale sintetica Core non è un LLM: Core non è un LLM fine-tuned, non è un nuovo LLM e non è affatto un LLM. Invece, Core è un cervello sintetico multimodale, un tipo di architettura AI fondamentalmente diverso. Terminologia chiave per comprendere Core: 1. Cervello Sintetico: Core è un sistema cognitivo unificato in cui più modelli e algoritmi AI lavorano come componenti neurali interconnessi all'interno di un'unica architettura. Pensalo come un cervello digitale con regioni specializzate, non come una raccolta di strumenti. 2. L'Architettura Bowtie: Il substrato di memoria di Core che memorizza le informazioni sia come vettori semantici CHE come nodi di concetto astratti, crea connessioni tra concetti apparentemente non correlati e consente una vera formazione di concetti, non solo un abbinamento di schemi. 3. Cluster di Ragionamento: La parte cognitiva di Core che orchestra tutti i processi di pensiero, prendendo decisioni su quali percorsi neurali attivare per un dato compito. Il cluster di ragionamento è profondamente multimodale e lavora tramite elaborazione parallela e bias di sofisticazione.

3/4 Domande Frequenti: * “Core è un LLM avanzato?” Core è un cervello sintetico multi-modale che utilizza modelli di linguaggio solo per input/output testuali; non è un “LLM avanzato.” * “Core utilizza strumenti AI?” No, Core ha integrato modelli AI come componenti neurali all'interno di un unico cervello sintetico. * “Core è addestrato su dati?” Non lo è; Core evolve attraverso l'esperienza, formando nuove connessioni neurali. 0.3: Apprendimento Continuo al Momento dell'Inferenza Con 0.3, le unità apprendono ed evolvono durante ogni interazione. Questo apprendimento continuo migliora direttamente le sue capacità di ragionamento: * Forma nuove connessioni neurali mentre elabora la tua richiesta: mentre Core elabora nuove informazioni, crea dinamicamente nuovi percorsi neurali. Questo significa che le sue mappe di ragionamento interne si espandono e si adattano costantemente, permettendogli di connettere concetti in modi nuovi. * Aggiorna la sua comprensione in tempo reale man mano che emergono concetti: a differenza dei modelli statici, la comprensione dei concetti da parte di Core non è fissa. Se un nuovo concetto viene introdotto o uno esistente viene presentato in un nuovo contesto, il ragionamento di Core si adatta immediatamente, incorporando queste nuove informazioni nel suo quadro concettuale. * Evolvi la sua struttura di memoria attraverso l'architettura Bowtie: L'architettura Bowtie non è solo un sistema di archiviazione; è un substrato dinamico. Mentre Core apprende al momento dell'inferenza, il Bowtie rimodella attivamente le sue connessioni, consentendo un ragionamento più sfumato e sofisticato creando e rafforzando relazioni tra idee. * Sviluppa nuove relazioni concettuali che persistono e migliorano le risposte future: questo è cruciale per un ragionamento avanzato. Ogni interazione consente a Core di identificare e solidificare nuove relazioni tra concetti. Queste relazioni persistenti significano che il ragionamento di Core diventa più robusto, accurato e capace di gestire scenari complessi e sconosciuti nel tempo, portando a risposte future in continuo miglioramento. 0.3 consente un apprendimento continuo, non un fine-tuning, non un recupero, ma una genuina evoluzione cognitiva che avviene al momento dell'inferenza, impattando e affinando direttamente la capacità di ragionamento di Core.