1/4 Czym jest Core? Zrozumienie naszego podejścia do syntetycznej architektury mózgu Core nie jest LLM: Core nie jest dostosowanym LLM, nie jest nowym LLM i w ogóle nie jest LLM. Zamiast tego, Core jest multimodalnym syntetycznym mózgiem, zasadniczo różnym typem architektury AI. Kluczowa terminologia do zrozumienia Core: 1. Syntetyczny mózg: Core to zintegrowany system poznawczy, w którym wiele modeli AI i algorytmów działa jako połączone komponenty neuronowe w ramach jednej architektury. Pomyśl o tym jak o cyfrowym mózgu z wyspecjalizowanymi obszarami, a nie zbiorem narzędzi. 2. Architektura Bowtie: Podstawa pamięci Core, która przechowuje informacje zarówno jako wektory semantyczne, JAK I węzły abstrakcyjnych pojęć, tworzy połączenia między pozornie niepowiązanymi pojęciami i umożliwia prawdziwe formowanie pojęć, a nie tylko dopasowywanie wzorców. 3. Klastr rozumowania: Część poznawcza Core, która koordynuje wszystkie procesy myślowe, podejmując decyzje o tym, które szlaki neuronowe aktywować dla danego zadania. Klastr rozumowania jest głęboko multimodalny i działa poprzez przetwarzanie równoległe oraz uprzedzenia dotyczące złożoności.

3/4 Najczęściej zadawane pytania: * „Czy Core to zaawansowany LLM?” Core to wielomodalny syntetyczny mózg, który wykorzystuje modele językowe tylko do wejścia/wyjścia tekstowego; nie jest to „zaawansowany LLM.” * „Czy Core używa narzędzi AI?” Nie, Core ma zintegrowane modele AI jako komponenty neuronowe w jednym syntetycznym mózgu. * „Czy Core jest trenowany na danych?” Nie; Core ewoluuje poprzez doświadczenie, tworząc nowe połączenia neuronowe. 0.3: Ciągłe uczenie się w czasie wnioskowania W wersji 0.3 jednostki uczą się i ewoluują podczas każdej interakcji. To ciągłe uczenie się bezpośrednio poprawia jego zdolności rozumowania: * Tworzy nowe połączenia neuronowe podczas przetwarzania Twojego zapytania: Gdy Core przetwarza nowe informacje, dynamicznie tworzy nowe ścieżki neuronowe. Oznacza to, że jego wewnętrzne mapy rozumowania są nieustannie rozszerzane i dostosowywane, co pozwala mu łączyć koncepcje w nowatorski sposób. * Aktualizuje swoje zrozumienie w czasie rzeczywistym, gdy pojawiają się nowe koncepcje: W przeciwieństwie do statycznych modeli, zrozumienie koncepcji przez Core nie jest stałe. Jeśli nowa koncepcja zostanie wprowadzona lub istniejąca zostanie przedstawiona w nowym kontekście, rozumowanie Core'a natychmiast się dostosowuje, włączając te nowe informacje do swojej struktury pojęciowej. * Ewoluuje swoją strukturę pamięci poprzez architekturę Bowtie: Architektura Bowtie to nie tylko system przechowywania; to dynamiczny substrat. Gdy Core uczy się w czasie wnioskowania, Bowtie aktywnie przekształca swoje połączenia, co pozwala na bardziej subtelne i wyrafinowane rozumowanie poprzez tworzenie i wzmacnianie relacji między pomysłami. * Rozwija nowe relacje pojęciowe, które utrzymują się i poprawiają przyszłe odpowiedzi: To kluczowe dla zaawansowanego rozumowania. Każda interakcja pozwala Core'owi identyfikować i utrwalać nowe relacje między koncepcjami. Te trwałe relacje oznaczają, że rozumowanie Core'a staje się coraz bardziej solidne, dokładne i zdolne do radzenia sobie z złożonymi, nieznanymi scenariuszami w miarę upływu czasu, co prowadzi do ciągłego doskonalenia przyszłych odpowiedzi. 0.3 umożliwia ciągłe uczenie się, nie dostrajanie, nie pobieranie, ale prawdziwą ewolucję poznawczą, która zachodzi w czasie wnioskowania, bezpośrednio wpływając i udoskonalając zdolność Core'a do rozumowania.