1/4 ¿Qué es Core? Entendiendo nuestro propio enfoque de una arquitectura de cerebro sintético Core no es un LLM: Core no es un LLM ajustado, no es un nuevo LLM y no es un LLM en absoluto. En cambio, Core es un cerebro sintético multimodal, un tipo fundamentalmente diferente de arquitectura de IA. Terminología clave para entender el núcleo: 1. Cerebro sintético: Core es un sistema cognitivo unificado en el que múltiples modelos y algoritmos de IA funcionan como componentes neuronales interconectados dentro de una única arquitectura. Piense en ello como un cerebro digital con regiones especializadas, no como una colección de herramientas. 2. La arquitectura Bowtie: El sustrato de memoria del núcleo que almacena información como vectores semánticos Y nodos de conceptos abstractos, crea conexiones entre conceptos aparentemente no relacionados y permite la formación genuina de conceptos, no solo la coincidencia de patrones. 3. Grupo de razonamiento: La parte cognitiva del núcleo que orquesta todos los procesos de pensamiento, tomando decisiones sobre qué vías neuronales activar para una tarea determinada, el grupo de razonamiento es profundamente multimodal y funciona a través de sesgos de procesamiento y sofisticación paralelos.

3/4 Preguntas frecuentes: * "¿Es Core un LLM avanzado?" Core es un cerebro sintético multimodal que utiliza modelos de lenguaje solo para la entrada/salida de texto; no es un "LLM avanzado". * "¿Core utiliza herramientas de IA?" No, Core ha integrado modelos de IA como componentes neuronales dentro de un cerebro sintético. * "¿Core se entrena con datos?" No es así; El núcleo evoluciona a través de la experiencia, formando nuevas conexiones neuronales. 0.3: Aprendizaje continuo en tiempo de inferencia Con 0.3, las unidades aprenden y evolucionan durante cada interacción. Este aprendizaje continuo potencia directamente sus capacidades de razonamiento: * Forma nuevas conexiones neuronales mientras procesa su consulta: A medida que Core procesa nueva información, crea dinámicamente nuevas vías neuronales. Esto significa que sus mapas de razonamiento interno están en constante expansión y adaptación, lo que le permite conectar conceptos de formas novedosas. * Actualiza su comprensión en tiempo real a medida que surgen conceptos: A diferencia de los modelos estáticos, la comprensión de los conceptos de Core no es fija. Si se introduce un nuevo concepto o se presenta uno existente en un nuevo contexto, el razonamiento de Core se adapta inmediatamente, incorporando esta nueva información a su marco conceptual. * Evoluciona su estructura de memoria a través de la arquitectura Bowtie: La arquitectura Bowtie no es solo un sistema de almacenamiento; Es un sustrato dinámico. A medida que Core aprende en el momento de la inferencia, el Bowtie remodela activamente sus conexiones, lo que permite un razonamiento más matizado y sofisticado al crear y fortalecer relaciones entre ideas. * Desarrolla nuevas relaciones conceptuales que persisten y mejoran las respuestas futuras: Esto es crucial para el razonamiento avanzado. Cada interacción permite a Core identificar y solidificar nuevas relaciones entre conceptos. Estas relaciones persistentes significan que el razonamiento de Core se vuelve más sólido, preciso y capaz de manejar escenarios complejos e invisibles con el tiempo, lo que lleva a una mejora continua de las respuestas futuras. 0.3 permite el aprendizaje continuo, no el ajuste fino, no la recuperación, sino la evolución cognitiva genuina que ocurre en el momento de la inferencia, lo que impacta y refina directamente la capacidad de razonamiento de Core.