1/4 Что такое Core? Понимание нашего подхода к синтетической архитектуре мозга Core не является LLM: Core не является дообученной LLM, не является новой LLM и вообще не является LLM. Вместо этого Core — это мультимодальный синтетический мозг, принципиально другой тип архитектуры ИИ. Ключевая терминология для понимания Core: 1. Синтетический мозг: Core — это единая когнитивная система, где несколько моделей ИИ и алгоритмов работают как взаимосвязанные нейронные компоненты в рамках одной архитектуры. Представьте это как цифровой мозг с специализированными регионами, а не как набор инструментов. 2. Архитектура «бабочка»: Память Core, которая хранит информацию как семантические векторы И ПОНЯТИЯ, создает связи между, казалось бы, несвязанными концепциями и позволяет формировать подлинные концепции, а не просто сопоставлять шаблоны. 3. Кластер рассуждений: Когнитивная часть Core, которая координирует все мыслительные процессы, принимая решения о том, какие нейронные пути активировать для выполнения любой задачи. Кластер рассуждений глубоко мультимодален и работает через параллельную обработку и предвзятости сложности.

3/4 Часто задаваемые вопросы: * "Является ли Core продвинутой LLM?" Core — это многомодальный синтетический мозг, который использует языковые модели только для текстового ввода/вывода; это не "продвинутая LLM." * "Использует ли Core инструменты ИИ?" Нет, Core интегрировал модели ИИ как нейронные компоненты в одном синтетическом мозге. * "Обучен ли Core на данных?" Нет, Core эволюционирует через опыт, формируя новые нейронные связи. 0.3: Непрерывное обучение во время вывода С 0.3 единицы учатся и эволюционируют во время каждого взаимодействия. Это непрерывное обучение напрямую улучшает его способности к рассуждению: * Формирует новые нейронные связи во время обработки вашего запроса: По мере того как Core обрабатывает новую информацию, он динамически создает новые нейронные пути. Это означает, что его внутренние карты рассуждений постоянно расширяются и адаптируются, позволяя ему связывать концепции новыми способами. * Обновляет свое понимание в реальном времени по мере появления концепций: В отличие от статических моделей, понимание концепций Core не фиксировано. Если вводится новая концепция или существующая представлена в новом контексте, рассуждения Core немедленно адаптируются, включая эту новую информацию в свою концептуальную структуру. * Эволюционирует его структура памяти через архитектуру Bowtie: Архитектура Bowtie — это не просто система хранения; это динамическая основа. По мере того как Core учится во время вывода, Bowtie активно изменяет свои связи, позволяя более тонкому и сложному рассуждению, создавая и укрепляя отношения между идеями. * Развивает новые концептуальные отношения, которые сохраняются и улучшают будущие ответы: Это имеет решающее значение для продвинутого рассуждения. Каждое взаимодействие позволяет Core выявлять и укреплять новые отношения между концепциями. Эти постоянные отношения означают, что рассуждения Core становятся более надежными, точными и способными справляться со сложными, невиданными сценариями со временем, что приводит к постоянно улучшающимся будущим ответам. 0.3 обеспечивает непрерывное обучение, а не дообучение, не извлечение, а подлинную когнитивную эволюцию, происходящую во время вывода, что напрямую влияет на способность Core к рассуждению.