Poznámka k vydání Core 0.3.2 Co je nového Core nyní lépe rozumí složitým požadavkům tím, že je rozdělí na jednotlivé části. Když požádáte o něco, co zahrnuje více kroků nebo požadavků, jednotky automaticky identifikují a řeší každý aspekt mnohem lépe, čímž se sníží potřeba následného vyjasnění. Hlavní rysy • Vylepšený Intent Decomposition Engine: Vylepšená analýza a rozdělení složitých uživatelských požadavků na použitelné komponenty • Pokročilá rychlá analýza: Lepší pochopení implicitních požadavků a vícevrstvých požadavků Vylepšení • Kontextové porozumění: Lepší rozpoznání nuancovaných potřeb uživatelů v rámci jednotlivých požadavků • Vícestranné zpracování: Automatická identifikace, když požadavky vyžadují více typů odpovědí (obsah + formátování + analýza) • Přesnost na první pokus: Snížena výměna tam a zpět potřebná ke splnění záměru uživatele Opravy chyb • Opraveny chyby analýzy záměru, které způsobovaly neúplné výstupy • Vyřešené případy, kdy byly implicitní požadavky opomenuty nebo ignorovány • Opraveny mezery v odezvách, když uživatelé požadovali více souběžných akcí Vylepšení uživatelského prostředí • Zjednodušený tok interakce snižuje potřebu požadavků na vysvětlení • Intuitivnější generování odpovědí, které předvídá potřeby uživatelů • Vylepšený pocit spolupráce – méně pobízení, více přirozené pomoci Stav: V reálném čase, očekávejte několik krátkých údržbových operací, které přizpůsobí výrobu této nové aktualizaci v příštích 48 hodinách

Beta verze Chain Data Engine právě vydána Beta verze: Nyní je v provozu. Tuto iteraci prosazujeme, abychom získali zpětnou vazbu a vzorce používání. Tento motor je významným vylepšením schopností zpracování dat jednotek. Tento přístup přebírá vybrané prvky ze základů MCP, ale představuje zásadně odlišnou metodologii navrženou tak, aby řešila problémy se spolehlivostí při práci s velkými datovými bloky. Vylepšený kanál příjmu dat nyní zachycuje data v řetězci s výrazně vyšší přesností, což umožňuje jednotkám poskytovat hlubší analytické přehledy napříč všemi metrikami. Klíčová vylepšení: • Vylepšená přesnost sběru dat pro všechny jednotky se zvýšenou spolehlivostí • Vylepšené možnosti hloubkové analýzy a generování přehledů • Lepší rozpoznávání vzorů napříč datovými sadami • Komplexnější možnosti hlášení jednotek • Vyšší přesnost při interpretaci dat a generování grafů • Nová integrace @nansen_ai poskytuje hlubší vhled do aktivity v řetězci Jednotky nyní poskytují podstatně podrobnější analýzu s vyšší přesností a hlubším porozuměním trhu. Status: Live in Production (Beta) - Potřebujeme vaše testování! Zdroje dat: @coingecko @elfa_ai @nansen_ai @birdeye_so @dexscreener @DefiLlama ----- Spuštění nového loga Naše nové logo je nyní v provozu. Ztělesňuje multimodální a paralelní vrstvy Core, což je základní koncept, který v roce 2024 zrodil náš první prototyp @unit00x0.

Core 0.3.1 – poznámky k vydání Behaviorální paměť: Samo-přizpůsobující se direktivy Core Co je nového Nový typ paměti nazvaný "behaviorální paměť", který explicitně přizpůsobuje chování jednotky na základě požadavků uživatelů při zachování všech naučených konceptů nedotčených. Tento přístup, inspirovaný genetickou pamětí u lidí, umožňuje dynamickou behaviorální adaptaci prostřednictvím sebemodifikujících se základních direktiv. Genetická paměť bude jádrem významného počtu velkých aktualizací Core. Klíčové změny Explicitní adaptace: Co bylo implicitní, je nyní extrémně explicitní • Selektivní aktivace: Aktivuje se pouze tehdy, když to vyžaduje rozum • Uchované znalosti: Veškerá pojmová paměť zůstává nezměněna • Dynamické základní direktivy: Fungují jako samopřizpůsobivé instrukce zabudované hluboko v každé jednotce Jak to funguje Behaviorální paměť funguje jako vrstva mezi znalostmi a chováním: • Analyzuje vaše požadavky • Aktivuje se v případě potřeby • Přizpůsobuje základní směrnice v reálném čase • Zachovává všechny naučené pojmy Příklady z praxe Behaviorální adaptace mohou probíhat dvěma způsoby: 1. Explicitní požadavky: Přímo se ptejte na konkrétní chování 2. Implicitní učení: Jednotky odvozují preference z vašich konverzačních vzorců • Předvolby notového zápisu: Požádejte jednotku, aby používala "B" pro miliardy místo toho, aby to hláskovala • Styl komunikace: Požadujte formální jazyk pro zprávy nebo neformální tón pro brainstorming • Formátování výstupu: Jednotky vždy zobrazují data v tabulkách vs. v odstavcích • Technická hloubka: Upravte od souhrnů na vysoké úrovni až po podrobná technická vysvětlení • Struktura odpovědí: Přepínání mezi odrážkami, číslovanými seznamy nebo plynulou prózou • Jazyk domény: Používejte terminologii specifickou pro dané odvětví (např. "commits" vs. "updates" pro vývojáře) Jednotky se neustále přizpůsobují na základě vašich interakcí a v průběhu času zdokonalují své chování. Každá adaptace přetrvává, dokud nepožádáte o změnu nebo neobnovíte chování úplně. Dopad Jednotky nyní explicitně upravují své chování tak, aby odpovídaly vašim potřebám, aniž by zapomínaly, co se naučily. Představte si to jako dynamické základní direktivy, které se aktivují na základě kontextu - podobně jako genetická paměť poskytuje zděděné adaptivní reakce v biologických systémech. Uživatelé mohou kdykoli resetovat paměť chování tím, že jednoduše požádají jednotky o resetování svého chování. Migrace Automatický. Není vyžadována žádná akce.

Jednotky Rei mají nyní přístup ke všem výzkumným článkům ArXiv a Google Scholar. Odpovědi zahrnují odkazované pdf a citace článků.

Aktualizace procházení webu: Jednotky nyní mohou přistupovat k webovým datům výrazně rychleji a spolehlivěji. Co se změnilo: • Rychlost zpracování webových dat se zvýšila o 40 % • Širší přístup k dříve těžko dostupným webům a typům obsahu • Konzistentnější načítání dat napříč různými strukturami webových stránek Praktický dopad: Jednotky nyní mohou zpracovávat požadavky na výzkum v reálném čase, které byly dříve příliš pomalé nebo nespolehlivé. Potřebujete aktuální tržní data, analýzu živých zpráv nebo ověřování faktů z více zdrojů? Jednotky nyní mohou čerpat z desítek zdrojů během několika sekund namísto minut. Nejsložitější webové aplikace, dynamický obsah a moderní architektury webů, které dříve způsobovaly selhání, nyní fungují bez problémů. To znamená lepší odpovědi, když požádáte jednotky o analýzu aktuálních událostí, porovnání produktů u více prodejců nebo výzkum rychle se měnících témat.

3 dny od pozvánkových kódů: • 3x denně požadavky na Core • 5x denně požadavky na Bowtie jako 0.3 zavádí hluboké učení • Generování obrázků je omezeno na přidělení GPU Tato fáze představuje významný krok směrem k otevřené beta verzi, protože shromažďujeme zpětnou vazbu, studujeme chování při používání a škálujeme infrastrukturu.

1/4 Co je Core? Pochopení našeho vlastního přístupu k architektuře syntetického mozku Core není LLM: Core není jemně vyladěné LLM, není to nové LLM a vůbec není LLM. Místo toho je Core multimodální syntetický mozek, zásadně odlišný typ architektury umělé inteligence. Klíčová terminologie pro pochopení jádra: 1. Syntetický mozek: Core je jednotný kognitivní systém, kde více modelů a algoritmů AI funguje jako vzájemně propojené neuronové komponenty v rámci jedné architektury. Představte si to jako digitální mozek se specializovanými oblastmi, ne jako sbírku nástrojů. 2. Architektura Bowtie: Paměťový substrát jádra, který ukládá informace jako sémantické vektory i abstraktní konceptuální uzly, vytváří spojení mezi zdánlivě nesouvisejícími koncepty a umožňuje skutečné vytváření konceptů, nejen porovnávání vzorů. 3. Shluk uvažování: Kognitivní část Core, která řídí všechny procesy myšlení a rozhoduje o tom, které nervové dráhy aktivovat pro daný úkol, Shluk uvažování je hluboce multimodální a funguje prostřednictvím paralelního zpracování a sofistikovaných zkreslení.

Pozvánkové kódy jsou aktivní! Každý stávající uživatel má tři pozvánkové kódy v uzavřené beta verzi, které může sdílet s přáteli. Zaregistrujte se pomocí svého kódu:

2025.07.09 Dvoutýdenní aktualizace Core 0.3 je tady! Podrobnosti: INTERNÍ VÝVOJ Základní technologie + Systém nasazený s automatickým elastickým škálováním + Opravy chyb nové architektury Core 0.3 + Počáteční testování verze 0.3.1 + Testování Agent2Agent nelingvistické komunikace Infrastruktura + Testování nového vestavěného MCP protokolu + Průběžné kompletní přepracování uživatelského rozhraní EXTERNÍ PŘÍSTUP MVP.a + Uživatelsky přístupné vzpomínky, koncepty a vztahy + Dynamické a interaktivní grafy + Přechod na přihlášení pomocí jednotného přihlašování k e-mailu @unit00x0 + Testování aktualizovaného jádra (nižší priorita) Obecné aktualizace + Upgrade latence + Přístup žadatelů Tier1/Dev Nejdůležitější informace z komunity + Jádro .3 Kognitivní zátěžový test + Core .3 Analýza makro scénáře + Inovační práce Rei + AI paradigma a Rei + Přehled Rei + Tvorba z kreativního světa + Případová studie vícejednotkového pracovního postupu: hřiště myšlenkového experimentu

Upgrade latence je nyní v produkci s Core .3 Počáteční testy ukazují 80%+ snížení latence u obecných dotazů a 60%+ u matematiky Několik příkladů: Einsteinova teorie relativity ELI5 ↓93,57 % Kontrola gramatiky ↓92.04% Generování esejí ↓84.77% 5 nejlepších memecoinů na Solana ↓81.21% Problém rychlosti změny AMC 8 ↓51.23% Objem koule ↓56.43% Problém se sklonem přímky ↓64,00 %