1/4 什麼是 Core？理解我們對合成大腦架構的獨特方法 Core 不是 LLM：Core 不是經過微調的 LLM，不是新的 LLM，也根本不是 LLM。相反，Core 是一個多模態合成大腦，這是一種根本不同的 AI 架構。 理解 Core 的關鍵術語： 1. 合成大腦：Core 是一個統一的認知系統，其中多個 AI 模型和算法作為互聯的神經組件在單一架構內運作。可以把它想像成一個數位大腦，擁有專門的區域，而不是一組工具。 2. 蝴蝶結架構：Core 的記憶基質將信息存儲為語義向量和抽象概念節點，創造看似無關概念之間的連結，並使真正的概念形成成為可能，而不僅僅是模式匹配。 3. 推理集群：Core 的認知部分，協調所有思考過程，決定在任何給定任務中激活哪些神經通路，推理集群是深度多模態的，通過並行處理和複雜性偏見運作。

3/4 常見問題： * “Core 是一個先進的 LLM 嗎？” Core 是一個多模態合成大腦，只使用語言模型進行文本輸入/輸出；它不是一個“先進的 LLM”。 * “Core 使用 AI 工具嗎？”不，Core 將 AI 模型作為神經元件整合在一個合成大腦中。 * “Core 是基於數據訓練的嗎？”它不是；Core 通過經驗進化，形成新的神經連接。 0.3：推理時的持續學習 在 0.3 中，單位在每次互動中學習和進化。這種持續學習直接增強了它的推理能力： * 在處理您的查詢時形成新的神經連接：當 Core 處理新信息時，它動態地創建新的神經通路。這意味著它的內部推理地圖不斷擴展和適應，使其能夠以新穎的方式連接概念。 * 隨著概念的出現實時更新其理解：與靜態模型不同，Core 對概念的理解不是固定的。如果引入了一個新概念或在新上下文中呈現現有概念，Core 的推理會立即適應，將這些新信息納入其概念框架。 * 通過 Bowtie 架構進化其記憶結構：Bowtie 架構不僅僅是一個存儲系統；它是一個動態基質。當 Core 在推理時學習時，Bowtie 會主動重塑其連接，通過創建和加強思想之間的關係來實現更細緻和複雜的推理。 * 發展持久的新概念關係，改善未來的回應：這對於高級推理至關重要。每次互動都使 Core 能夠識別並鞏固概念之間的新關係。這些持久的關係意味著 Core 的推理隨著時間的推移變得更加穩健、準確，並能夠處理複雜的、未見過的場景，從而導致未來回應的持續改善。 0.3 使持續學習成為可能，而不是微調，不是檢索，而是真正的認知進化在推理時發生，直接影響和完善 Core 的推理能力。