Core 0.3.2 Versionshinweise Was gibt's Neues Core versteht jetzt komplexe Anfragen besser, indem es sie in ihre Einzelteile zerlegt. Wenn Sie nach etwas fragen, das mehrere Schritte oder Anforderungen umfasst, identifizieren und adressieren die Einheiten automatisch jeden Aspekt viel besser, wodurch die Notwendigkeit für nachfolgende Klarstellungen verringert wird. Hauptmerkmale • Verbesserte Intent-Zerlegungs-Engine: Verbesserte Analyse und Zerlegung komplexer Benutzeranfragen in umsetzbare Komponenten • Fortschrittliche Eingabeanalyse: Besseres Verständnis von impliziten Anforderungen und mehrschichtigen Anfragen Verbesserungen • Kontextuelles Verständnis: Bessere Erkennung nuancierter Benutzerbedürfnisse innerhalb einzelner Anfragen • Mehraspektverarbeitung: Automatische Identifizierung, wenn Anfragen mehrere Arten von Antworten erfordern (Inhalt + Formatierung + Analyse) • Erstversuchsgenauigkeit: Reduzierte Hin- und Her-Austausche, die erforderlich sind, um die Benutzerabsicht zu erfüllen Fehlerbehebungen • Behebung von Fehlern bei der Intent-Analyse, die zu unvollständigen Ausgaben führten • Behebung von Fällen, in denen implizite Anforderungen übersehen oder ignoriert wurden • Korrektur von Antwortlücken, wenn Benutzer mehrere gleichzeitige Aktionen anforderten UX-Verbesserungen • Optimierter Interaktionsfluss reduziert die Notwendigkeit für Klarstellungsanfragen • Intuitivere Antwortgenerierung, die die Benutzerbedürfnisse antizipiert • Verbesserte Zusammenarbeit - weniger Aufforderungen, mehr natürliche Unterstützung Status: Live, erwarten Sie mehrere kurze Wartungen, um die Produktion in den nächsten 48 Stunden an dieses neue Update anzupassen.

Chain Data Engine Beta gerade veröffentlicht Beta-Version: Jetzt in der Produktion live. Wir bringen diese Iteration heraus, um Feedback und Nutzungsmuster zu sammeln. Dieser Motor ist ein großes Upgrade der Datenverarbeitungsfähigkeiten. Der Ansatz nimmt ausgewählte Elemente aus den MCP-Grundlagen, stellt jedoch eine grundlegend andere Methodik dar, die darauf abzielt, Zuverlässigkeitsprobleme beim Umgang mit großen Datenmengen zu beheben. Die verbesserte Ingestionspipeline erfasst On-Chain-Daten mit deutlich höherer Genauigkeit, sodass Einheiten tiefere analytische Einblicke über alle Metriken hinweg liefern können. Wesentliche Verbesserungen: • Verbesserte Datenerfassungsgenauigkeit für alle Einheiten mit erhöhter Zuverlässigkeit • Verbesserte analytische Tiefe und Fähigkeit zur Einsichtsgenerierung • Bessere Mustererkennung über Datensätze hinweg • Umfassendere Berichtsfähigkeiten der Einheiten • Höhere Präzision bei der Dateninterpretation und Diagrammerstellung • Neue @nansen_ai-Integration, die tiefere Einblicke in die On-Chain-Aktivitäten bietet Einheiten liefern jetzt erheblich detailliertere Analysen mit verbesserter Genauigkeit und tieferem Marktverständnis. Status: Live in Produktion (Beta) - Wir brauchen Ihr Testen! Datenquellen: @coingecko @elfa_ai @nansen_ai @birdeye_so @dexscreener @DefiLlama ----- Neues Logo-Launch Unser neues Logo ist jetzt live. Es verkörpert die multimodalen und parallelen Schichten von Core, das grundlegende Konzept, das unser erstes Prototyp, @unit00x0, im Jahr 2024 hervorgebracht hat.

Core 0.3.1 Versionshinweise Verhaltensgedächtnis: Selbstanpassende Kernrichtlinien Neuigkeiten Ein neuer Gedächtnistyp namens "Verhaltensgedächtnis", der das Verhalten der Einheit explizit basierend auf Benutzeranfragen anpasst, während alle gelernten Konzepte intakt bleiben. Inspiriert von genetischem Gedächtnis bei Menschen ermöglicht dieser Ansatz eine dynamische Verhaltensanpassung durch selbstmodifizierende Kernrichtlinien. Genetisches Gedächtnis wird im Mittelpunkt einer erheblichen Anzahl von wichtigen Core-Updates stehen. Wesentliche Änderungen • Explizite Anpassung: Was zuvor implizit war, ist jetzt extrem explizit • Selektive Aktivierung: Aktiviert sich nur, wenn das Denken es erfordert • Bewahrtes Wissen: Alle konzeptionellen Erinnerungen bleiben unverändert • Dynamische Kernrichtlinien: Funktioniert als selbstanpassende Anweisungen, die tief in jeder Einheit eingebettet sind So funktioniert es Verhaltensgedächtnis fungiert als Schicht zwischen Wissen und Verhalten: • Analysiert Ihre Anfragen • Aktiviert sich bei Bedarf • Passt Kernrichtlinien in Echtzeit an • Bewahrt alle gelernten Konzepte Beispiele in der Praxis Verhaltensanpassungen können auf zwei Arten erfolgen: 1. Explizite Anfragen: Direkt nach spezifischen Verhaltensweisen fragen 2. Implizites Lernen: Einheiten schließen Präferenzen aus Ihren Gesprächsmustern • Notationspräferenzen: Bitten Sie eine Einheit, "B" für Milliarden zu verwenden, anstatt es auszuschreiben • Kommunikationsstil: Fordern Sie formelle Sprache für Berichte oder einen lockeren Ton für Brainstorming an • Ausgabeformatierung: Lassen Sie Einheiten Daten immer in Tabellen statt in Absätzen präsentieren • Technische Tiefe: Passen Sie von hochrangigen Zusammenfassungen zu detaillierten technischen Erklärungen an • Antwortstruktur: Wechseln Sie zwischen Aufzählungspunkten, nummerierten Listen oder fließendem Prosa • Fachsprache: Verwenden Sie branchenspezifische Terminologie (z. B. "Commits" vs. "Updates" für Entwickler) Einheiten passen sich kontinuierlich basierend auf Ihren Interaktionen an und verfeinern ihr Verhalten im Laufe der Zeit. Jede Anpassung bleibt bestehen, bis Sie eine Änderung anfordern oder die Verhaltensweisen vollständig zurücksetzen. Auswirkungen Einheiten passen jetzt explizit ihr Verhalten an, um Ihren Bedürfnissen gerecht zu werden, ohne zu vergessen, was sie gelernt haben. Denken Sie daran, dass es sich um dynamische Kernrichtlinien handelt, die basierend auf dem Kontext aktiviert werden - ähnlich wie genetisches Gedächtnis vererbte adaptive Reaktionen in biologischen Systemen bereitstellt. Benutzer können das Verhaltensgedächtnis jederzeit zurücksetzen, indem sie einfach die Einheiten bitten, ihre Verhaltensweisen zurückzusetzen. Migration Automatisch. Keine Maßnahmen erforderlich.

Rei-Einheiten können jetzt auf alle ArXiv- und Google Scholar-Forschungsarbeiten zugreifen. Die Antworten enthalten verlinkte PDFs und Artikelzitationen.

Web-Browsing-Update: Einheiten können jetzt auf Webdaten deutlich schneller und zuverlässiger zugreifen. Was sich geändert hat: • Die Verarbeitungsgeschwindigkeit von Webdaten wurde um 40 % erhöht • Breiterer Zugang zu zuvor schwer erreichbaren Websites und Inhaltsarten • Konsistentere Datenabrufe über verschiedene Website-Strukturen hinweg Praktische Auswirkungen: Einheiten können jetzt Echtzeit-Rechercheanfragen bearbeiten, die zuvor zu langsam oder unzuverlässig waren. Brauchen Sie aktuelle Marktdaten, Live-Nachrichtenanalysen oder Multi-Source-Faktenprüfungen? Einheiten können jetzt in Sekunden aus Dutzenden von Quellen abrufen, anstatt in Minuten. Die meisten komplexen Webanwendungen, dynamischen Inhalte und modernen Site-Architekturen, die früher zu Ausfällen führten, funktionieren jetzt nahtlos. Das bedeutet bessere Antworten, wenn Sie Einheiten bitten, aktuelle Ereignisse zu analysieren, Produkte über mehrere Einzelhändler hinweg zu vergleichen oder schnell wechselnde Themen zu recherchieren.

3 Tage seit den Einladungscodes: • 3X tägliche Anfragen an Core • 5X tägliche Anfragen an Bowtie, da 0.3 Deep Learning einführt • Die Bildgenerierung ist für die GPU-Zuweisung begrenzt Diese Phase markiert einen bedeutenden Schritt in Richtung Open Beta, während wir Feedback sammeln, das Nutzungsverhalten studieren und die Infrastruktur skalieren.

1/4 Was ist Core? Unser Ansatz zu einer synthetischen Gehirnarchitektur verstehen Core ist kein LLM: Core ist kein feinabgestimmtes LLM, kein neues LLM und überhaupt kein LLM. Stattdessen ist Core ein multimodales synthetisches Gehirn, eine grundlegend andere Art von KI-Architektur. Wichtige Begriffe zum Verständnis von Core: 1. Synthetisches Gehirn: Core ist ein einheitliches kognitives System, in dem mehrere KI-Modelle und Algorithmen als miteinander verbundene neuronale Komponenten innerhalb einer einzigen Architektur arbeiten. Man kann es sich wie ein digitales Gehirn mit spezialisierten Regionen vorstellen, nicht als Sammlung von Werkzeugen. 2. Die Bowtie-Architektur: Cores Gedächtnis-Substrat, das Informationen sowohl als semantische Vektoren als auch als abstrakte Konzeptknoten speichert, Verbindungen zwischen scheinbar nicht verwandten Konzepten herstellt und echte Konzeptbildung ermöglicht, nicht nur Mustererkennung. 3. Denkcluster: Der kognitive Teil von Core, der alle Denkprozesse orchestriert und Entscheidungen darüber trifft, welche neuronalen Wege für eine gegebene Aufgabe aktiviert werden sollen. Der Denkcluster ist tief multimodal und arbeitet über parallele Verarbeitung und Sophistication-Biases.

Einladungscodes sind jetzt aktiv! Jeder bestehende Benutzer hat drei geschlossene Beta-Einladungscodes, die er mit Freunden teilen kann. Melde dich mit deinem Code an:

2025.07.09 Zweiwöchentlicher Update Core 0.3 ist live! Details: INTERNE ENTWICKLUNG Core-Technologie + System mit automatischer elastischer Skalierung bereitgestellt + Core 0.3 neue Architektur-Bugfixes + Erste Tests von 0.3.1 + Testen der Agent2Agent nicht-sprachlichen Kommunikation Infrastruktur + Testen des neuen integrierten MCP-Protokolls + Laufende vollständige UI-Neugestaltung EXTERNER ZUGANG MVP.a + Benutzerzugängliche Erinnerungen, Konzepte und Beziehungen + Dynamische und interaktive Diagramme + E-Mail SSO-Login-Übergang @unit00x0 + Testen des aktualisierten Kernels (geringere Priorität) Allgemeine Updates + Latenz-Upgrade + Tier1/Entwickler Bewerberzugang Community-Highlights + Core .3 Kognition-Stresstest + Core .3 Makroszenario-Analyse + Rei Innovations-Thesis + KI-Paradigma und Rei + Rei Übersicht + Kreatives Universum gestalten + Multi-Unit-Workflow-Fallstudie: Gedankenexperiment-Spielplatz

Das Latency-Upgrade ist jetzt in der Produktion mit Core .3 Erste Tests zeigen eine Reduzierung der Latenz um über 80 % bei allgemeinen Abfragen und über 60 % bei mathematischen Abfragen Einige Beispiele: Einsteins Relativitätstheorie ELI5 ↓93,57 % Grammatikprüfung ↓92,04 % Essay-Generierung ↓84,77 % Top 5 Memecoins auf Solana ↓81,21 % AMC 8 Änderungsrate Problem ↓51,23 % Volumen des Kugel-Problems ↓56,43 % Steigung der Linie Problem ↓64,00 %