Примітка до випуску Core 0.3.3 Що нового Core тепер підтримує бета-версію пам'яті з нульовим розпадом, яка зберігає критично важливу інформацію саме так, як вона надана. Ці спогади ніколи не погіршуються з часом і живуть безпосередньо в структурі гіперграфа, гарантуючи, що важливі факти, інструкції та уподобання зберігаються з ідеальною точністю нескінченно довго після інструктажів. Основні характеристики • Zero-Decay: важлива інформація повністю обходить стандартний процес розпаду, зберігаючи ідеальне запам'ятовування назавжди • Інтеграція з власним гіперграфом: Примордіали вплетені в сам гіперграф і не зберігаються в окремих пошукових системах, що дозволяє миттєву семантичну активацію та автоматичне виявлення конфліктів при введенні суперечливої інформації Поліпшень • Семантична активація: Прімодіали природним чином спрацьовують через відносини гіперграфа щоразу, коли виникають відповідні поняття • Активний вплив міркування: Примордіали автоматично впливають на шляхи висновків і міркування, коли вони контекстуально релевантні • Ідеальне відкликання: 100-е відкликання таке ж точне, як і перше, немає жодних деградацій з часом • Відсутність роздування пам'яті: ефективна організація гіперграфів зберігає продуктивність незалежно від обсягу пам'яті без розпаду Ключові можливості • Пам'ятайте критичні факти назавжди (наприклад, «Пам'ятай: ручка синя») • Збереження точних технічних специфікацій та вимог відповідності • Підтримуйте суперечливу інформацію як версію правди, а не перезаписуйте • Активуйте спогади за допомогою семантичного контексту, а не відповідності ключових слів • Впливати на всі пов'язані з цим процеси міркувань і прийняття рішень Управління конфліктами • Автоматично виявляє протиріччя за допомогою співвідношень гіперграфа • Зберігає як стару, так і нову інформацію, позначену як конфліктні версії • Зберігає повну історію контексту для вирішення або уточнення Вплив • Модулі тепер можуть служити надійними сховищами для вашої найважливішої інформації • Критичні вказівки та факти активно формують шлях міркувань та висновків • Покращена послідовність у дотриманні специфічних для користувача правил та уподобань • Первинна інформація закономірно впливає на всі семантично пов'язані умовиводи Важливе зауваження Розумно використовуйте нульовий розпад. У майбутньому первісні символи можна буде видалити, але наразі вони є постійними доповненнями до знань вашого бійця. Ми не несемо відповідальності за вплив на продуктивність, якщо ви перевантажуєте свій пристрій непотрібними постійними спогадами. Статус: у бета-версії одиниці все ще налаштовуються на цю функцію.

Менш ніж за два місяці з моменту запуску розширеної бета-версії Rei щодня обробляє тисячі запитів. Ми виділили деякі популярні функції та можливості, з якими тестувальники експериментують. → Аналізуйте та візуалізуйте потоки розумних гаманців, транзакції та настрої → Прогнозування макроекономічних подій, ринків і тенденцій → Ознайомтеся з останніми технологічними та академічними науковими роботами Скоро з'явиться в App Store та @baseapp

Менш ніж за два місяці з моменту запуску розширеної бета-версії Rei щодня обробляє тисячі запитів. Ми виділили деякі популярні функції та можливості, з якими тестувальники експериментують: → Аналізуйте та візуалізуйте потоки розумних гаманців, транзакції та настрої → Прогнозування макроекономічних подій, ринків і тенденцій → Ознайомтеся з останніми технологічними та академічними науковими роботами Скоро з'явиться в App Store та @baseapp

Примітка до випуску Core 0.3.2 Що нового Core тепер краще розуміє складні запити, розбиваючи їх на складові частини. Коли ви просите про щось, що включає кілька кроків або вимог, підрозділи автоматично визначать і вирішать кожен аспект набагато краще, зменшуючи потребу в подальших роз'ясненнях. Основні характеристики • Enhanced Intent Decomposition Engine: покращений аналіз і розбиття складних запитів користувача на активні компоненти • Розширений оперативний аналіз: краще розуміння неявних вимог і багаторівневих запитів Поліпшень • Контекстуальне розуміння: Краще розпізнавання нюансованих потреб користувача в межах окремих запитів • Багатоаспектна обробка: автоматична ідентифікація, коли запити вимагають кількох типів відповідей (контент + форматування + аналіз) • Точність з першої спроби: Зменшення обмінів між собою, необхідних для виконання намірів користувача Виправлення помилок • Виправлені збої аналізу намірів, які викликали неповні виводи • Вирішено випадки, коли неявні вимоги були пропущені або проігноровані • Виправлені прогалини у відповідях, коли користувачі запитували кілька одночасних дій Удосконалення UX • Налагоджений потік взаємодії зменшує потребу в запитах на уточнення • Більш інтуїтивно зрозуміла генерація відповідей, яка передбачає потреби користувача • Покращене відчуття співпраці – менше підказок, більше природної допомоги Статус: У прямому ефірі, очікуйте кілька коротких технічного обслуговування, щоб налаштувати виробництво на це нове оновлення протягом наступних 48 годин

Щойно випущено бета-версію Chain Data Engine Бета-реліз: Тепер у продакшн. Ми просуваємо цю ітерацію, щоб зібрати відгуки та моделі використання. Цей рушій є серйозним оновленням можливостей обробки даних блоків. Цей підхід використовує вибрані елементи з основ MCP, але являє собою принципово іншу методологію, розроблену для вирішення проблем надійності при обробці великих фрагментів даних. Удосконалений конвеєр прийому тепер збирає дані в ланцюжку зі значно вищою точністю, що дозволяє підрозділам надавати глибшу аналітичну інформацію за всіма показниками. Ключові покращення: • Підвищена точність захоплення даних для всіх блоків з підвищеною надійністю • Розширена аналітична глибина та можливості генерації інсайтів • Краще розпізнавання образів у наборах даних • Більш повні можливості звітності за одиницями • Більш висока точність в інтерпретації даних і побудові діаграм • Нова інтеграція @nansen_ai, що забезпечує більш глибоке розуміння активності в мережі Тепер підрозділи надають значно детальніший аналіз із покращеною точністю та глибшим розумінням ринку. Статус: Live in Production (Beta) - Нам потрібне ваше тестування! Джерела даних: @coingecko @elfa_ai @nansen_ai @birdeye_so @dexscreener @DefiLlama ----- Запуск нового логотипу Наш новий логотип тепер у прямому ефірі. Він втілює в собі мультимодальні та паралельні шари Core, основоположну концепцію, яка породила наш перший прототип, @unit00x0, ще у 2024 році.

Примітки до випуску Core 0.3.1 Поведінкова пам'ять: основні директиви, що самоадаптуються Що нового Новий тип пам'яті під назвою «поведінкова пам'ять», який явно адаптує поведінку одиниці на основі запитів користувача, зберігаючи при цьому всі вивчені концепції недоторканими. Натхненний генетичною пам'яттю людей, цей підхід забезпечує динамічну поведінкову адаптацію за допомогою самомодифікуючих основних директив. Генетична пам'ять буде лежати в основі значної кількості великих оновлень Core. Ключові зміни • Явна адаптація: Те, що було неявним, тепер є надзвичайно очевидним • Вибіркова активація: активується лише тоді, коли цього вимагає міркування • Збережені знання: Вся концептуальна пам'ять залишається незмінною • Dynamic Core Directive: Функціонує як самоадаптуючі інструкції, вбудовані глибоко в кожен блок Як це працює Поведінкова пам'ять виступає як прошарок між знаннями і поведінкою: • Аналізує ваші запити • Активується при необхідності • Адаптує основні директиви в режимі реального часу • Зберігає всі вивчені поняття Приклади на практиці Поведінкові адаптації можуть відбуватися двома шляхами: 1. Явні прохання: Безпосередньо запитуйте про конкретну поведінку 2. Неявне навчання: одиниці виводять уподобання з ваших моделей розмови • Налаштування позначень: Попросіть одиницю використовувати «B» для мільярдів замість того, щоб вимовляти це по буквах • Стиль спілкування: Запитуйте офіційну мову для доповідей або невимушений тон для мозкового штурму • Форматування виводу: Нехай одиниці завжди представляють дані в таблицях проти абзаців • Технічна глибина: Налаштуйте від високорівневих резюме до детальних технічних пояснень • Структура відповідей: Перемикання між пунктами, нумерованими списками або поточною прозою • Мова домену: використовуйте галузеву термінологію (наприклад, "commits" vs "updates" для розробників) Бійці постійно адаптуються залежно від ваших взаємодій, удосконалюючи свою поведінку з часом. Кожна адаптація триває до тих пір, поки ви не надішлете запит на зміну або повністю не скинете поведінку. Вплив Бійці тепер явно коригують свою поведінку відповідно до ваших потреб, не забуваючи про те, чого вони навчилися. Думайте про це як про динамічні основні директиви, які активуються залежно від контексту – подібно до того, як генетична пам'ять забезпечує успадковані адаптивні реакції в біологічних системах. Користувачі можуть скинути поведінкову пам'ять у будь-який момент, просто попросивши юнітів скинути свою поведінку. Міграції Автоматичний. Ніяких дій робити не потрібно.

Rei Units тепер може отримати доступ до всіх наукових робіт ArXiv та Google Scholar. Відповіді включають посилання у форматі pdf та цитування статей.

Оновлення веб-серфінгу: Пристрої тепер можуть отримувати доступ до веб-даних значно швидше та надійніше. Що змінилося: • Швидкість обробки веб-даних зросла на 40% • Більш широкий доступ до раніше важкодоступних сайтів і типів контенту • Більш послідовний пошук даних у різних структурах веб-сайту Практичний вплив: Пристрої тепер можуть обробляти запити на дослідження в режимі реального часу, які раніше були занадто повільними або ненадійними. Потрібні поточні ринкові дані, аналіз новин у реальному часі або перевірка фактів із кількох джерел? Бійці тепер можуть отримувати дані з десятків джерел за секунди, а не за хвилини. Більшість складних веб-додатків, динамічний контент і сучасні архітектури сайтів, які раніше викликали збої, тепер працюють без збоїв. Це означає кращу відповідь, коли ви просите підрозділи аналізувати поточні події, порівнювати товари в різних роздрібних магазинах або досліджувати теми, що швидко змінюються.

3 дні з моменту введення інвайт-кодів: • 3 рази на день запити до Core • 5 разів на день запити до Bowtie, оскільки 0.3 впроваджує глибоке навчання • Генерація зображення обмежена для розподілу графічного процесора Цей етап знаменує собою значний крок до відкритого бета-тестування, оскільки ми збираємо відгуки, вивчаємо поведінку використання та масштабуємо інфраструктуру.

1/4 Що таке Core? Розуміння нашого власного підходу до синтетичної архітектури мозку Core - це не LLM: Core - це не точно налаштований LLM, не новий LLM і не LLM взагалі. Натомість Core — це мультимодальний синтетичний мозок, принципово інший тип архітектури штучного інтелекту. Ключова термінологія для розуміння ядра: 1. Синтетичний мозок: Core — це єдина когнітивна система, де кілька моделей і алгоритмів штучного інтелекту працюють як взаємопов'язані нейронні компоненти в межах єдиної архітектури. Думайте про це як про цифровий мозок зі спеціалізованими регіонами, а не як про набір інструментів. 2. Архітектура Bowtie: субстрат пам'яті Core, який зберігає інформацію як у вигляді семантичних векторів, так і у вигляді абстрактних концептуальних вузлів, створює зв'язки між, здавалося б, не пов'язаними між собою поняттями, і дозволяє формувати справжні концепції, а не просто зіставляти зі зразком. 3. Кластер міркувань: когнітивна частина Core, яка керує всіма розумовими процесами, приймаючи рішення про те, які нейронні шляхи активувати для будь-якого заданого завдання, Кластер міркувань глибоко мультимодальний і працює за допомогою паралельної обробки та упереджень складності.