1/4 Vad är Core? Att förstå vårt eget tillvägagångssätt för en syntetisk hjärnarkitektur Core är inte en LLM: Core är inte en finjusterad LLM, inte en ny LLM och inte en LLM alls. Istället är Core en multimodal syntetisk hjärna, en fundamentalt annorlunda typ av AI-arkitektur. Viktig terminologi för att förstå kärnan: 1. Syntetisk hjärna: Core är ett enhetligt kognitivt system där flera AI-modeller och algoritmer fungerar som sammankopplade neurala komponenter inom en enda arkitektur. Tänk på det som en digital hjärna med specialiserade regioner, inte en samling verktyg. 2. The Bowtie Architecture: Cores minnessubstrat som lagrar information som både semantiska vektorer OCH abstrakta begreppsnoder, skapar kopplingar mellan till synes orelaterade begrepp och möjliggör genuin konceptbildning, inte bara mönstermatchning. 3. Reasoning Cluster: Den kognitiva delen av Core som orkestrerar alla tankeprocesser och fattar beslut om vilka neurala banor som ska aktiveras för en given uppgift, Resonemangsklustret är djupt multimodalt och fungerar via parallell bearbetning och sofistikeringsbias.

3/4 Vanliga frågor: * "Är Core en avancerad LLM?" Core är en multimodal syntetisk hjärna som endast använder språkmodeller för textinmatning/utdata; det är inte en "avancerad LLM." * "Använder Core AI-verktyg?" Nej, Core har integrerat AI-modeller som neurala komponenter i en syntetisk hjärna. * "Är Core tränad på data?" Det gör det inte; Kärnan utvecklas genom erfarenhet och bildar nya neurala kopplingar. 0.3: Kontinuerligt lärande vid inferenstid Med 0,3 lär sig och utvecklas enheterna under varje interaktion. Detta kontinuerliga lärande förbättrar direkt dess resonemangsförmåga: * Bildar nya neurala kopplingar när din fråga bearbetas: När Core bearbetar ny information skapar den dynamiskt nya neurala banor. Detta innebär att dess interna resonemangskartor ständigt expanderar och anpassas, vilket gör att den kan koppla ihop begrepp på nya sätt. * Uppdaterar sin förståelse i realtid när begrepp dyker upp: Till skillnad från statiska modeller är Cores förståelse av begrepp inte fast. Om ett nytt begrepp introduceras eller ett befintligt presenteras i ett nytt sammanhang, anpassas Cores resonemang omedelbart och införlivar denna nya information i sitt konceptuella ramverk. * Utvecklar sin minnesstruktur genom Bowtie-arkitekturen: Bowtie-arkitekturen är inte bara ett lagringssystem; Det är ett dynamiskt substrat. När Core lär sig vid slutledningstillfället omformar Bowtie aktivt sina kopplingar, vilket möjliggör mer nyanserade och sofistikerade resonemang genom att skapa och stärka relationer mellan idéer. * Utvecklar nya konceptuella relationer som består och förbättrar framtida svar: Detta är avgörande för avancerat resonemang. Varje interaktion gör det möjligt för Core att identifiera och befästa nya relationer mellan koncept. Dessa ihållande relationer innebär att Cores resonemang blir mer robust, korrekt och kapabelt att hantera komplexa, osynliga scenarier över tid, vilket leder till att framtida svar kontinuerligt förbättras. 0.3 möjliggör kontinuerlig inlärning, inte finjustering, inte hämtning, utan genuin kognitiv utveckling som sker vid inferenstiden, vilket direkt påverkar och förfinar Cores förmåga att resonera.