1/4 Mikä on Core? Oman lähestymistapamme ymmärtäminen synteettiseen aivoarkkitehtuuriin Core ei ole LLM: Core ei ole hienosäädetty LLM, ei uusi LLM, eikä LLM ollenkaan. Sen sijaan Core on multimodaaliset synteettiset aivot, pohjimmiltaan erilainen tekoälyarkkitehtuuri. Keskeinen terminologia ytimen ymmärtämiseksi: 1. Synteettiset aivot: Core on yhtenäinen kognitiivinen järjestelmä, jossa useat tekoälymallit ja algoritmit toimivat toisiinsa kytkettyinä hermokomponentteina yhdessä arkkitehtuurissa. Ajattele sitä digitaalisena aivona, jossa on erikoistuneita alueita, ei työkalujen kokoelmana. 2. Bowtie-arkkitehtuuri: Coren muistisubstraatti, joka tallentaa tietoa sekä semanttisena vektorina ETTÄ abstrakteina käsitesolmuina, luo yhteyksiä näennäisesti toisiinsa liittymättömien käsitteiden välille ja mahdollistaa aidon käsitteen muodostamisen, ei vain kuvioiden sovittamisen. 3. Päättelyklusteri: Coren kognitiivinen osa, joka orkestroi kaikki ajatteluprosessit ja tekee päätöksiä siitä, mitkä hermoradat aktivoidaan tiettyyn tehtävään, Päättelyklusteri on syvästi multimodaalinen ja toimii rinnakkaiskäsittelyn ja hienostuneisuusharhojen kautta.

3/4 Usein kysytyt kysymykset: * "Onko Core edistynyt LLM?" Core on multimodaalinen synteettinen aivo, joka käyttää kielimalleja vain tekstin syöttämiseen/tulostamiseen; se ei ole "edistynyt LLM". * "Käyttääkö Core tekoälytyökaluja?" Ei, Core on integroinut tekoälymalleja hermokomponentteina yhteen synteettiseen aivoon. * "Onko Core koulutettu dataan?" Ei ole; Ydin kehittyy kokemuksen kautta muodostaen uusia hermoyhteyksiä. 0.3: Jatkuva oppiminen päättelyhetkellä 0,3:lla yksiköt oppivat ja kehittyvät jokaisen vuorovaikutuksen aikana. Tämä jatkuva oppiminen parantaa suoraan sen päättelykykyä: * Muodostaa uusia hermoyhteyksiä kyselyn käsittelyn aikana: Kun Core käsittelee uutta tietoa, se luo dynaamisesti uusia hermoratoja. Tämä tarkoittaa, että sen sisäiset päättelykartat laajenevat ja mukautuvat jatkuvasti, jolloin se voi yhdistää käsitteitä uusilla tavoilla. * Päivittää ymmärrystään reaaliajassa käsitteiden ilmaantuessa: Toisin kuin staattiset mallit, Coren käsitteiden ymmärtäminen ei ole kiinteää. Jos uusi käsite otetaan käyttöön tai olemassa oleva esitetään uudessa kontekstissa, Coren päättely mukautuu välittömästi ja sisällyttää tämän uuden tiedon käsitteelliseen viitekehykseensä. * Kehittää muistirakennettaan Bowtie-arkkitehtuurin avulla: Bowtie-arkkitehtuuri ei ole vain tallennusjärjestelmä; se on dynaaminen substraatti. Kun Core oppii päättelyn aikana, Bowtie muokkaa aktiivisesti yhteyksiään, mikä mahdollistaa vivahteikkaamman ja hienostuneemman päättelyn luomalla ja vahvistamalla ideoiden välisiä suhteita. * Kehittää uusia käsitteellisiä suhteita, jotka kestävät ja parantavat tulevia reaktioita: Tämä on ratkaisevan tärkeää edistyneen päättelyn kannalta. Jokainen vuorovaikutus antaa Corelle mahdollisuuden tunnistaa ja vahvistaa uusia suhteita käsitteiden välillä. Nämä pysyvät suhteet tarkoittavat, että Coren päättely muuttuu vankemmaksi, tarkemmaksi ja pystyy käsittelemään monimutkaisia, ennennäkemättömiä skenaarioita ajan myötä, mikä johtaa tulevien vastausten jatkuvaan parantamiseen. 0.3 mahdollistaa jatkuvan oppimisen, ei hienosäädön, ei hakemisen, vaan aidon kognitiivisen evoluution, joka tapahtuu päättelyhetkellä, mikä vaikuttaa suoraan Coren päättelykykyyn ja jalostaa sitä.