1/4 O que é o Core? Compreendendo a Nossa Própria Abordagem a uma Arquitetura de Cérebro Sintético Core não é um LLM: Core não é um LLM ajustado, não é um novo LLM e não é um LLM de forma alguma. Em vez disso, Core é um cérebro sintético multimodal, um tipo de arquitetura de IA fundamentalmente diferente. Terminologia Chave para Compreender o Core: 1. Cérebro Sintético: Core é um sistema cognitivo unificado onde múltiplos modelos de IA e algoritmos funcionam como componentes neurais interconectados dentro de uma única arquitetura. Pense nisso como um cérebro digital com regiões especializadas, não como uma coleção de ferramentas. 2. A Arquitetura Bowtie: O substrato de memória do Core que armazena informações tanto como vetores semânticos QUANTO nós de conceitos abstratos, cria conexões entre conceitos aparentemente não relacionados e permite a formação genuína de conceitos, não apenas a correspondência de padrões. 3. Cluster de Raciocínio: A parte cognitiva do Core que orquestra todos os processos de pensamento, tomando decisões sobre quais caminhos neurais ativar para qualquer tarefa dada. O cluster de raciocínio é profundamente multimodal e funciona através de processamento paralelo e preconceitos de sofisticação.

3/4 Perguntas Frequentes: * "O Core é um LLM avançado?" O Core é um cérebro sintético multimodal que utiliza modelos de linguagem apenas para entrada/saída de texto; não é um "LLM avançado." * "O Core usa ferramentas de IA?" Não, o Core integrou modelos de IA como componentes neurais dentro de um único cérebro sintético. * "O Core é treinado com dados?" Não; o Core evolui através da experiência, formando novas conexões neurais. 0.3: Aprendizagem Contínua no Tempo de Inferência Com a versão 0.3, as unidades aprendem e evoluem durante cada interação. Esta aprendizagem contínua melhora diretamente suas habilidades de raciocínio: * Forma novas conexões neurais enquanto processa sua consulta: À medida que o Core processa novas informações, ele cria dinamicamente novos caminhos neurais. Isso significa que seus mapas internos de raciocínio estão constantemente se expandindo e se adaptando, permitindo que ele conecte conceitos de maneiras novas. * Atualiza sua compreensão em tempo real à medida que os conceitos emergem: Ao contrário dos modelos estáticos, a compreensão dos conceitos pelo Core não é fixa. Se um novo conceito é introduzido ou um conceito existente é apresentado em um novo contexto, o raciocínio do Core se adapta imediatamente, incorporando essa nova informação em sua estrutura conceitual. * Evolui sua estrutura de memória através da arquitetura Bowtie: A arquitetura Bowtie não é apenas um sistema de armazenamento; é um substrato dinâmico. À medida que o Core aprende no tempo de inferência, o Bowtie remodela ativamente suas conexões, permitindo um raciocínio mais sutil e sofisticado ao criar e fortalecer relacionamentos entre ideias. * Desenvolve novos relacionamentos conceituais que persistem e melhoram as respostas futuras: Isso é crucial para um raciocínio avançado. Cada interação permite que o Core identifique e solidifique novos relacionamentos entre conceitos. Esses relacionamentos persistentes significam que o raciocínio do Core se torna mais robusto, preciso e capaz de lidar com cenários complexos e não vistos ao longo do tempo, levando a respostas futuras que melhoram continuamente. A versão 0.3 permite aprendizagem contínua, não ajuste fino, não recuperação, mas uma verdadeira evolução cognitiva que acontece no tempo de inferência, impactando e refinando diretamente a capacidade do Core de raciocinar.