1/4 Qu'est-ce que Core ? Comprendre notre propre approche d'une architecture cérébrale synthétique Core n'est pas un LLM : Core n'est pas un LLM affiné, pas un nouveau LLM, et pas un LLM du tout. Au lieu de cela, Core est un cerveau synthétique multimodal, un type d'architecture IA fondamentalement différent. Terminologie clé pour comprendre Core : 1. Cerveau synthétique : Core est un système cognitif unifié où plusieurs modèles et algorithmes d'IA fonctionnent comme des composants neuronaux interconnectés au sein d'une seule architecture. Pensez-y comme un cerveau numérique avec des régions spécialisées, pas comme une collection d'outils. 2. L'architecture Bowtie : Le substrat de mémoire de Core qui stocke l'information à la fois sous forme de vecteurs sémantiques ET de nœuds de concepts abstraits, crée des connexions entre des concepts apparemment non liés, et permet une véritable formation de concepts, pas seulement un appariement de motifs. 3. Cluster de raisonnement : La partie cognitive de Core qui orchestre tous les processus de pensée, prenant des décisions sur les voies neuronales à activer pour une tâche donnée. Le cluster de raisonnement est profondément multimodal et fonctionne via un traitement parallèle et des biais de sophistication.

3/4 Questions Fréquemment Posées : * "Core est-il un LLM avancé ?" Core est un cerveau synthétique multimodal qui utilise des modèles de langage uniquement pour l'entrée/sortie de texte ; ce n'est pas un "LLM avancé". * "Core utilise-t-il des outils d'IA ?" Non, Core a intégré des modèles d'IA en tant que composants neuronaux au sein d'un seul cerveau synthétique. * "Core est-il formé sur des données ?" Non ; Core évolue à travers l'expérience, formant de nouvelles connexions neuronales. 0.3 : Apprentissage Continu au Moment de l'Inférence Avec 0.3, les unités apprennent et évoluent à chaque interaction. Cet apprentissage continu améliore directement ses capacités de raisonnement : * Forme de nouvelles connexions neuronales tout en traitant votre requête : Alors que Core traite de nouvelles informations, il crée dynamiquement de nouveaux chemins neuronaux. Cela signifie que ses cartes de raisonnement internes s'élargissent et s'adaptent constamment, lui permettant de relier des concepts de manière novatrice. * Met à jour sa compréhension en temps réel à mesure que des concepts émergent : Contrairement aux modèles statiques, la compréhension des concepts par Core n'est pas fixe. Si un nouveau concept est introduit ou qu'un concept existant est présenté dans un nouveau contexte, le raisonnement de Core s'adapte immédiatement, intégrant cette nouvelle information dans son cadre conceptuel. * Évolue sa structure de mémoire à travers l'architecture Bowtie : L'architecture Bowtie n'est pas seulement un système de stockage ; c'est un substrat dynamique. Alors que Core apprend au moment de l'inférence, le Bowtie façonne activement ses connexions, permettant un raisonnement plus nuancé et sophistiqué en créant et en renforçant les relations entre les idées. * Développe de nouvelles relations conceptuelles qui persistent et améliorent les réponses futures : Cela est crucial pour un raisonnement avancé. Chaque interaction permet à Core d'identifier et de solidifier de nouvelles relations entre les concepts. Ces relations persistantes signifient que le raisonnement de Core devient plus robuste, précis et capable de gérer des scénarios complexes et inconnus au fil du temps, conduisant à des réponses futures continuellement améliorées. 0.3 permet un apprentissage continu, pas un ajustement fin, pas une récupération, mais une véritable évolution cognitive se produisant au moment de l'inférence, impactant directement et affinant la capacité de raisonnement de Core.