1/4 Ce este Core? Înțelegerea propriei abordări a unei arhitecturi sintetice a creierului Core nu este un LLM: Core nu este un LLM reglat fin, nu este un LLM nou și nu este deloc un LLM. În schimb, Core este un creier sintetic multimodal, un tip fundamental diferit de arhitectură AI. Terminologia cheie pentru a înțelege nucleul: 1. Creier sintetic: Core este un sistem cognitiv unificat în care mai multe modele și algoritmi AI funcționează ca componente neuronale interconectate într-o singură arhitectură. Gândiți-vă la el ca la un creier digital cu regiuni specializate, nu la o colecție de instrumente. 2. Arhitectura Bowtie: Substratul de memorie al nucleului care stochează informații atât ca vectori semantici, cât și ca noduri de concepte abstracte, creează conexiuni între concepte aparent fără legătură și permite formarea de concepte autentice, nu doar potrivirea modelelor. 3. Clusterul de raționament: Partea cognitivă a nucleului care orchestrează toate procesele de gândire, luând decizii cu privire la căile neuronale de activat pentru orice sarcină dată, Clusterul de raționament este profund multimodal și funcționează prin procesare paralelă și prejudecăți de sofisticare.

3/4 Întrebări frecvente: * "Este Core un LLM avansat?" Core este un creier sintetic multimodal care folosește modele lingvistice numai pentru intrarea/ieșirea textului; nu este un "LLM avansat". * "Core folosește instrumente AI?" Nu, Core a integrat modele AI ca componente neuronale într-un singur creier sintetic. * "Este Core antrenat pe date?" Nu este așa; Core evoluează prin experiență, formând noi conexiuni neuronale. 0.3: Învățare continuă în timpul inferenței Cu 0,3, unitățile învață și evoluează în timpul fiecărei interacțiuni. Această învățare continuă îi îmbunătățește în mod direct abilitățile de raționament: * Formează noi conexiuni neuronale în timp ce procesează interogarea: Pe măsură ce Core procesează informații noi, creează dinamic noi căi neuronale. Aceasta înseamnă că hărțile sale interne de raționament se extind și se adaptează constant, permițându-i să conecteze concepte în moduri noi. * Își actualizează înțelegerea în timp real pe măsură ce apar concepte: Spre deosebire de modelele statice, înțelegerea conceptelor de către Core nu este fixă. Dacă un concept nou este introdus sau unul existent este prezentat într-un context nou, raționamentul Core se adaptează imediat, încorporând aceste noi informații în cadrul său conceptual. * Își dezvoltă structura de memorie prin arhitectura Bowtie: Arhitectura Bowtie nu este doar un sistem de stocare; este un substrat dinamic. Pe măsură ce Core învață la momentul inferenței, papionul își remodelează în mod activ conexiunile, permițând un raționament mai nuanțat și mai sofisticat prin crearea și consolidarea relațiilor dintre idei. * Dezvoltă noi relații conceptuale care persistă și îmbunătățesc răspunsurile viitoare: Acest lucru este crucial pentru raționamentul avansat. Fiecare interacțiune permite Core să identifice și să consolideze noi relații între concepte. Aceste relații persistente înseamnă că raționamentul Core devine mai robust, mai precis și capabil să gestioneze scenarii complexe, nevăzute în timp, ceea ce duce la îmbunătățirea continuă a răspunsurilor viitoare. 0.3 permite învățarea continuă, nu reglarea fină, nu recuperarea, ci evoluția cognitivă autentică care are loc în timpul inferenței, având un impact direct și rafinarea capacității Core de a raționa.