Chưa đầy hai tháng kể từ khi phiên bản beta mở rộng bắt đầu, hàng ngàn truy vấn được xử lý hàng ngày bởi Rei. Chúng tôi đã nêu bật một số tính năng và khả năng phổ biến mà các tester đã thử nghiệm. → Phân tích và trực quan hóa dòng chảy ví thông minh, giao dịch và tâm lý → Dự đoán các sự kiện kinh tế vĩ mô, thị trường và xu hướng → Khám phá các tài liệu nghiên cứu công nghệ và học thuật mới nhất Sẽ sớm có mặt trên App Store và @baseapp

Chưa đầy hai tháng kể từ khi phiên bản beta mở rộng bắt đầu, hàng ngàn truy vấn được xử lý hàng ngày bởi Rei. Chúng tôi đã nêu bật một số tính năng và khả năng phổ biến mà các tester đã thử nghiệm: → Phân tích và trực quan hóa dòng chảy ví thông minh, giao dịch và tâm lý → Dự đoán các sự kiện kinh tế vĩ mô, thị trường và xu hướng → Khám phá các tài liệu nghiên cứu công nghệ và học thuật mới nhất Sẽ sớm có mặt trên App Store và @baseapp

Ghi chú phát hành Core 0.3.2 Có gì mới Core giờ đây hiểu các yêu cầu phức tạp tốt hơn bằng cách phân tách chúng thành các phần cấu thành. Khi bạn yêu cầu điều gì đó liên quan đến nhiều bước hoặc yêu cầu, các đơn vị sẽ tự động xác định và giải quyết từng khía cạnh tốt hơn, giảm thiểu nhu cầu về các yêu cầu làm rõ tiếp theo. Tính năng chính • Cải tiến Engine Phân tích Ý định: Cải thiện việc phân tích và phân tách các yêu cầu phức tạp của người dùng thành các thành phần có thể hành động • Phân tích Lời nhắc Nâng cao: Hiểu biết tốt hơn về các yêu cầu ngầm và các yêu cầu đa lớp Cải tiến • Hiểu biết theo ngữ cảnh: Nhận diện tốt hơn các nhu cầu tinh tế của người dùng trong các yêu cầu đơn lẻ • Xử lý Đa khía cạnh: Tự động xác định khi các yêu cầu cần nhiều loại phản hồi khác nhau (nội dung + định dạng + phân tích) • Độ chính xác ngay lần đầu: Giảm thiểu các trao đổi qua lại cần thiết để đáp ứng ý định của người dùng Sửa lỗi • Đã sửa lỗi phân tích ý định gây ra đầu ra không đầy đủ • Đã giải quyết các trường hợp mà các yêu cầu ngầm bị bỏ qua hoặc không được chú ý • Đã sửa các khoảng trống trong phản hồi khi người dùng yêu cầu nhiều hành động đồng thời Cải tiến UX • Quy trình tương tác được tinh giản giảm thiểu nhu cầu về các yêu cầu làm rõ • Tạo phản hồi trực quan hơn, dự đoán nhu cầu của người dùng • Cảm giác hợp tác được nâng cao - ít yêu cầu hơn, hỗ trợ tự nhiên hơn Trạng thái: Đang hoạt động, mong đợi nhiều lần bảo trì ngắn để điều chỉnh sản xuất cho bản cập nhật mới này trong 48 giờ tới.

Beta của Engine Dữ liệu Chuỗi vừa được phát hành Phát hành Beta: Hiện đã hoạt động trong sản xuất. Chúng tôi đang đẩy phiên bản này để thu thập phản hồi và mẫu sử dụng. Engine này là một nâng cấp lớn cho khả năng xử lý dữ liệu đơn vị. Cách tiếp cận này lấy một số yếu tố từ nền tảng MCP nhưng đại diện cho một phương pháp hoàn toàn khác nhằm giải quyết các vấn đề về độ tin cậy khi xử lý các khối dữ liệu lớn. Đường ống tiếp nhận được cải thiện hiện nay thu thập dữ liệu onchain với độ chính xác cao hơn đáng kể, cho phép các đơn vị cung cấp những hiểu biết phân tích sâu hơn trên tất cả các chỉ số. Cải tiến chính: • Cải thiện độ chính xác trong việc thu thập dữ liệu cho tất cả các đơn vị với độ tin cậy cao hơn • Nâng cao độ sâu phân tích và khả năng tạo ra hiểu biết • Nhận diện mẫu tốt hơn trên các tập dữ liệu • Khả năng báo cáo đơn vị toàn diện hơn • Độ chính xác cao hơn trong việc diễn giải dữ liệu và tạo biểu đồ • Tích hợp mới @nansen_ai cung cấp những hiểu biết sâu hơn về hoạt động onchain Các đơn vị hiện nay cung cấp phân tích chi tiết hơn với độ chính xác được cải thiện và hiểu biết sâu hơn về thị trường. Trạng thái: Đang hoạt động trong sản xuất (Beta) - Chúng tôi cần bạn thử nghiệm! Nguồn dữ liệu: @coingecko @elfa_ai @nansen_ai @birdeye_so @dexscreener @DefiLlama ----- Ra mắt Logo Mới Logo mới của chúng tôi hiện đã hoạt động. Nó thể hiện các lớp đa phương thức và song song của Core, khái niệm nền tảng đã sinh ra nguyên mẫu đầu tiên của chúng tôi, @unit00x0, vào năm 2024.

Ghi chú phát hành Core 0.3.1 Bộ nhớ hành vi: Chỉ thị lõi tự thích ứng Có gì mới Một loại bộ nhớ mới gọi là "bộ nhớ hành vi" mà rõ ràng thích ứng hành vi của đơn vị dựa trên yêu cầu của người dùng trong khi giữ nguyên tất cả các khái niệm đã học. Được lấy cảm hứng từ bộ nhớ di truyền ở con người, cách tiếp cận này cho phép thích ứng hành vi động thông qua các chỉ thị lõi tự sửa đổi. Bộ nhớ di truyền sẽ là trung tâm của một số lượng lớn các bản cập nhật Core quan trọng. Những thay đổi chính • Thích ứng rõ ràng: Những gì trước đây là ngầm hiểu giờ đây trở nên cực kỳ rõ ràng • Kích hoạt chọn lọc: Chỉ kích hoạt khi lý luận yêu cầu • Kiến thức được bảo tồn: Tất cả bộ nhớ khái niệm vẫn không thay đổi • Chỉ thị lõi động: Hoạt động như các hướng dẫn tự thích ứng được nhúng sâu trong mỗi đơn vị Cách hoạt động Bộ nhớ hành vi hoạt động như một lớp giữa kiến thức và hành vi: • Phân tích yêu cầu của bạn • Kích hoạt khi cần thiết • Thích ứng các chỉ thị lõi theo thời gian thực • Bảo tồn tất cả các khái niệm đã học Ví dụ trong thực tế Các thích ứng hành vi có thể xảy ra theo hai cách: 1. Yêu cầu rõ ràng: Yêu cầu trực tiếp các hành vi cụ thể 2. Học ngầm: Các đơn vị suy ra sở thích từ các mẫu cuộc trò chuyện của bạn • Sở thích ký hiệu: Yêu cầu một đơn vị sử dụng "B" cho hàng tỷ thay vì viết ra • Phong cách giao tiếp: Yêu cầu ngôn ngữ trang trọng cho báo cáo hoặc tông giọng thân mật cho việc động não • Định dạng đầu ra: Yêu cầu các đơn vị luôn trình bày dữ liệu dưới dạng bảng thay vì đoạn văn • Độ sâu kỹ thuật: Điều chỉnh từ tóm tắt cấp cao đến giải thích kỹ thuật chi tiết • Cấu trúc phản hồi: Chuyển đổi giữa các điểm gạch, danh sách số hoặc văn xuôi chảy • Ngôn ngữ miền: Sử dụng thuật ngữ cụ thể cho ngành (ví dụ: "commits" so với "updates" cho các nhà phát triển) Các đơn vị liên tục thích ứng dựa trên các tương tác của bạn, tinh chỉnh hành vi của chúng theo thời gian. Mỗi sự thích ứng tồn tại cho đến khi bạn yêu cầu thay đổi hoặc đặt lại hoàn toàn các hành vi. Tác động Các đơn vị giờ đây điều chỉnh rõ ràng hành vi của chúng để phù hợp với nhu cầu của bạn mà không quên những gì chúng đã học. Hãy nghĩ về nó như các chỉ thị lõi động kích hoạt dựa trên ngữ cảnh - tương tự như cách bộ nhớ di truyền cung cấp các phản ứng thích ứng thừa kế trong các hệ thống sinh học. Người dùng có thể đặt lại bộ nhớ hành vi bất kỳ lúc nào chỉ bằng cách yêu cầu các đơn vị đặt lại hành vi của chúng. Di chuyển Tự động. Không cần hành động.

Các đơn vị Rei giờ đây có thể truy cập tất cả các tài liệu nghiên cứu trên ArXiv và Google Scholar. Các phản hồi bao gồm liên kết pdf và trích dẫn bài báo.

Cập nhật Duyệt Web: Các đơn vị giờ đây có thể truy cập dữ liệu web nhanh hơn và đáng tin cậy hơn nhiều. Điều gì đã thay đổi: • Tốc độ xử lý dữ liệu web tăng 40% • Truy cập rộng rãi hơn vào các trang và loại nội dung trước đây khó tiếp cận • Khôi phục dữ liệu nhất quán hơn trên các cấu trúc website khác nhau Tác động thực tiễn: Các đơn vị giờ đây có thể xử lý các yêu cầu nghiên cứu thời gian thực mà trước đây quá chậm hoặc không đáng tin cậy. Cần dữ liệu thị trường hiện tại, phân tích tin tức trực tiếp, hoặc kiểm tra sự thật từ nhiều nguồn? Các đơn vị giờ đây có thể lấy dữ liệu từ hàng chục nguồn trong vài giây thay vì vài phút. Hầu hết các ứng dụng web phức tạp, nội dung động, và kiến trúc trang hiện đại trước đây gây ra sự cố giờ đây hoạt động liền mạch. Điều này có nghĩa là phản hồi tốt hơn khi bạn yêu cầu các đơn vị phân tích các sự kiện hiện tại, so sánh sản phẩm giữa nhiều nhà bán lẻ, hoặc nghiên cứu các chủ đề đang thay đổi nhanh chóng.

3 ngày kể từ khi có mã mời: • 3X yêu cầu hàng ngày đến Core • 5X yêu cầu hàng ngày đến Bowtie khi 0.3 giới thiệu học sâu • Tạo hình ảnh bị giới hạn cho phân bổ GPU Giai đoạn này đánh dấu một bước quan trọng hướng tới beta mở khi chúng tôi thu thập phản hồi, nghiên cứu hành vi sử dụng và mở rộng cơ sở hạ tầng.

1/4 Core là gì? Hiểu về Cách Tiếp Cận của Chúng Tôi đối với Kiến Trúc Não Tổng Hợp Core không phải là một LLM: Core không phải là một LLM được tinh chỉnh, không phải là một LLM mới, và không phải là một LLM chút nào. Thay vào đó, Core là một bộ não tổng hợp đa phương thức, một loại kiến trúc AI hoàn toàn khác biệt. Thuật ngữ chính để hiểu Core: 1. Bộ Não Tổng Hợp: Core là một hệ thống nhận thức thống nhất nơi nhiều mô hình AI và thuật toán hoạt động như các thành phần thần kinh liên kết trong một kiến trúc duy nhất. Hãy nghĩ về nó như một bộ não kỹ thuật số với các vùng chuyên biệt, không phải là một tập hợp các công cụ. 2. Kiến Trúc Nơron Hình Nơ: Cơ sở bộ nhớ của Core lưu trữ thông tin dưới dạng cả vector ngữ nghĩa VÀ nút khái niệm trừu tượng, tạo ra các kết nối giữa các khái niệm dường như không liên quan, và cho phép hình thành khái niệm thực sự, không chỉ là khớp mẫu. 3. Cụm Lý Luận: Phần nhận thức của Core điều phối tất cả các quá trình tư duy, đưa ra quyết định về các con đường thần kinh nào sẽ được kích hoạt cho bất kỳ nhiệm vụ nào, Cụm lý luận là rất đa phương thức và hoạt động thông qua xử lý song song và thiên lệch tinh vi.

Mã mời đã hoạt động! Mỗi người dùng hiện tại có ba mã mời beta kín để chia sẻ với bạn bè. Đăng ký với mã của bạn: