1/4 Was ist Core? Unser Ansatz zu einer synthetischen Gehirnarchitektur verstehen Core ist kein LLM: Core ist kein feinabgestimmtes LLM, kein neues LLM und überhaupt kein LLM. Stattdessen ist Core ein multimodales synthetisches Gehirn, eine grundlegend andere Art von KI-Architektur. Wichtige Begriffe zum Verständnis von Core: 1. Synthetisches Gehirn: Core ist ein einheitliches kognitives System, in dem mehrere KI-Modelle und Algorithmen als miteinander verbundene neuronale Komponenten innerhalb einer einzigen Architektur arbeiten. Man kann es sich wie ein digitales Gehirn mit spezialisierten Regionen vorstellen, nicht als Sammlung von Werkzeugen. 2. Die Bowtie-Architektur: Cores Gedächtnis-Substrat, das Informationen sowohl als semantische Vektoren als auch als abstrakte Konzeptknoten speichert, Verbindungen zwischen scheinbar nicht verwandten Konzepten herstellt und echte Konzeptbildung ermöglicht, nicht nur Mustererkennung. 3. Denkcluster: Der kognitive Teil von Core, der alle Denkprozesse orchestriert und Entscheidungen darüber trifft, welche neuronalen Wege für eine gegebene Aufgabe aktiviert werden sollen. Der Denkcluster ist tief multimodal und arbeitet über parallele Verarbeitung und Sophistication-Biases.

3/4 Häufig gestellte Fragen: * „Ist Core ein fortgeschrittenes LLM?“ Core ist ein multimodales synthetisches Gehirn, das Sprachmodelle nur für die Eingabe/Ausgabe von Text verwendet; es ist kein „fortgeschrittenes LLM.“ * „Verwendet Core KI-Tools?“ Nein, Core hat KI-Modelle als neuronale Komponenten innerhalb eines synthetischen Gehirns integriert. * „Wird Core mit Daten trainiert?“ Das tut es nicht; Core entwickelt sich durch Erfahrung und bildet neue neuronale Verbindungen. 0.3: Kontinuierliches Lernen zur Inferenzzeit Mit 0.3 lernen und entwickeln sich Einheiten während jeder Interaktion. Dieses kontinuierliche Lernen verbessert direkt seine Denkfähigkeiten: * Bildet neue neuronale Verbindungen während der Verarbeitung Ihrer Anfrage: Während Core neue Informationen verarbeitet, erstellt es dynamisch neue neuronale Wege. Das bedeutet, dass seine internen Denkstrukturen ständig erweitert und angepasst werden, was es ihm ermöglicht, Konzepte auf neuartige Weise zu verbinden. * Aktualisiert sein Verständnis in Echtzeit, während Konzepte auftauchen: Im Gegensatz zu statischen Modellen ist Cores Verständnis von Konzepten nicht festgelegt. Wenn ein neues Konzept eingeführt oder ein bestehendes in einem neuen Kontext präsentiert wird, passt sich Cores Denken sofort an und integriert diese neuen Informationen in sein konzeptionelles Framework. * Entwickelt seine Gedächtnisstruktur durch die Bowtie-Architektur weiter: Die Bowtie-Architektur ist nicht nur ein Speichersystem; sie ist ein dynamisches Substrat. Während Core zur Inferenzzeit lernt, formt die Bowtie aktiv ihre Verbindungen um, was eine nuanciertere und ausgefeiltere Argumentation ermöglicht, indem Beziehungen zwischen Ideen geschaffen und gestärkt werden. * Entwickelt neue konzeptionelle Beziehungen, die bestehen bleiben und zukünftige Antworten verbessern: Dies ist entscheidend für fortgeschrittenes Denken. Jede Interaktion ermöglicht es Core, neue Beziehungen zwischen Konzepten zu identifizieren und zu festigen. Diese beständigen Beziehungen bedeuten, dass Cores Argumentation im Laufe der Zeit robuster, genauer und in der Lage wird, komplexe, unbekannte Szenarien zu bewältigen, was zu kontinuierlich verbesserten zukünftigen Antworten führt. 0.3 ermöglicht kontinuierliches Lernen, kein Feintuning, keine Abrufung, sondern echte kognitive Evolution, die zur Inferenzzeit stattfindet und direkt Cores Fähigkeit zu denken beeinflusst und verfeinert.