1/4 Wat is Core? Begrijp onze eigen benadering van een synthetische hersenarchitectuur. Core is geen LLM: Core is geen fijn-afgestemde LLM, geen nieuwe LLM, en helemaal geen LLM. In plaats daarvan is Core een multimodale synthetische hersen, een fundamenteel ander type AI-architectuur. Belangrijke terminologie om Core te begrijpen: 1. Synthetische Hersen: Core is een verenigd cognitief systeem waar meerdere AI-modellen en algoritmen functioneren als onderling verbonden neurale componenten binnen een enkele architectuur. Zie het als een digitale hersen met gespecialiseerde gebieden, niet als een verzameling tools. 2. De Bowtie-architectuur: Core's geheugensubstraat dat informatie opslaat als zowel semantische vectoren EN abstracte conceptknooppunten, creëert verbindingen tussen schijnbaar niet-verwante concepten, en maakt echte conceptvorming mogelijk, niet alleen patroonherkenning. 3. Redeneringscluster: Het cognitieve deel van Core dat alle denkprocessen coördineert, beslissingen neemt over welke neurale paden geactiveerd moeten worden voor een bepaalde taak. De redeneringscluster is diep multimodaal en werkt via parallelle verwerking en verfijningseffecten.

3/4 Veelgestelde Vragen: * “Is Core een geavanceerd LLM?” Core is een multi-modale synthetische hersen die taalmodellen alleen gebruikt voor tekstinvoer/-uitvoer; het is geen “geavanceerd LLM.” * “Gebruikt Core AI-tools?” Nee, Core heeft AI-modellen geïntegreerd als neurale componenten binnen één synthetische hersen. * “Is Core getraind op data?” Dat is het niet; Core evolueert door ervaring en vormt nieuwe neurale verbindingen. 0.3: Continue Leren tijdens Inference Tijd Met 0.3 leren en evolueren eenheden tijdens elke interactie. Dit continue leren verbetert direct zijn redeneervaardigheden: * Vormt nieuwe neurale verbindingen terwijl het uw vraag verwerkt: Terwijl Core nieuwe informatie verwerkt, creëert het dynamisch nieuwe neurale paden. Dit betekent dat zijn interne redeneermappen voortdurend uitbreiden en zich aanpassen, waardoor het in staat is om concepten op nieuwe manieren met elkaar te verbinden. * Update zijn begrip in real-time naarmate concepten opkomen: In tegenstelling tot statische modellen is Core's begrip van concepten niet vast. Als een nieuw concept wordt geïntroduceerd of een bestaand concept in een nieuwe context wordt gepresenteerd, past Core's redenering zich onmiddellijk aan en verwerkt deze nieuwe informatie in zijn conceptuele kader. * Evolueert zijn geheugensysteem door de Bowtie-architectuur: De Bowtie-architectuur is niet alleen een opslagsysteem; het is een dynamisch substraat. Terwijl Core leert tijdens de inference tijd, herschikt de Bowtie actief zijn verbindingen, waardoor meer genuanceerde en verfijnde redenering mogelijk is door relaties tussen ideeën te creëren en te versterken. * Ontwikkelt nieuwe conceptuele relaties die aanhouden en toekomstige reacties verbeteren: Dit is cruciaal voor geavanceerde redenering. Elke interactie stelt Core in staat om nieuwe relaties tussen concepten te identificeren en te verstevigen. Deze blijvende relaties betekenen dat Core's redenering robuuster, nauwkeuriger en in staat is om complexe, ongeziene scenario's in de loop van de tijd aan te pakken, wat leidt tot continu verbeterende toekomstige reacties. 0.3 maakt continue leren mogelijk, geen fine-tuning, geen retrieval, maar echte cognitieve evolutie die plaatsvindt tijdens de inference tijd, met directe impact op en verfijning van Core's redeneervaardigheid.