Notas de la versión Core 0.3.2 Novedades Core ahora entiende mejor las solicitudes complejas al descomponerlas en sus partes componentes. Cuando pides algo que implica múltiples pasos o requisitos, las unidades identificarán y abordarán automáticamente cada aspecto mucho mejor, reduciendo la necesidad de aclaraciones posteriores. Características principales • Motor de descomposición de intenciones mejorado: Análisis y descomposición mejorados de solicitudes complejas de los usuarios en componentes accionables • Análisis de solicitudes avanzado: Mejor comprensión de requisitos implícitos y solicitudes en múltiples capas Mejoras • Comprensión contextual: Mejor reconocimiento de las necesidades matizadas de los usuarios dentro de solicitudes individuales • Procesamiento de múltiples aspectos: Identificación automática cuando las solicitudes requieren múltiples tipos de respuestas (contenido + formato + análisis) • Precisión en el primer intento: Reducción de intercambios necesarios para cumplir con la intención del usuario Corrección de errores • Se solucionaron fallos en el análisis de intenciones que causaban salidas incompletas • Se resolvieron casos donde se pasaron por alto o se ignoraron requisitos implícitos • Se corrigieron lagunas en las respuestas cuando los usuarios solicitaban múltiples acciones simultáneas Mejoras en la experiencia del usuario • Flujo de interacción optimizado que reduce la necesidad de solicitudes de aclaración • Generación de respuestas más intuitiva que anticipa las necesidades del usuario • Sensación de colaboración mejorada: menos solicitudes, más asistencia natural Estado: En vivo, se esperan múltiples mantenimientos cortos para ajustar la producción a esta nueva actualización en las próximas 48 horas.

Motor de Datos de Cadena Beta Lanzado Lanzamiento Beta: Ahora en producción. Estamos lanzando esta iteración para recopilar comentarios y patrones de uso. Este motor es una mejora importante en las capacidades de procesamiento de datos unitarios. El enfoque toma elementos selectos de las bases de MCP, pero representa una metodología fundamentalmente diferente diseñada para abordar problemas de fiabilidad al manejar grandes bloques de datos. La nueva tubería de ingestión mejorada ahora captura datos en cadena con una precisión significativamente mayor, permitiendo a las unidades ofrecer análisis más profundos a través de todas las métricas. Mejoras Clave: • Mejora en la precisión de captura de datos para todas las unidades con mayor fiabilidad • Mayor profundidad analítica y capacidades de generación de insights • Mejor reconocimiento de patrones a través de conjuntos de datos • Capacidades de informes de unidades más completas • Mayor precisión en la interpretación de datos y generación de gráficos • Nueva integración con @nansen_ai que proporciona insights más profundos sobre la actividad en cadena Las unidades ahora ofrecen análisis sustancialmente más detallados con mayor precisión y una comprensión más profunda del mercado. Estado: En Producción (Beta) - ¡Necesitamos tus pruebas! Fuentes de Datos: @coingecko @elfa_ai @nansen_ai @birdeye_so @dexscreener @DefiLlama ----- Lanzamiento del Nuevo Logo Nuestro nuevo logo ya está en vivo. Encarna las capas multimodales y paralelas de Core, el concepto fundamental que dio origen a nuestro primer prototipo, @unit00x0, en 2024.

Notas de la versión 0.3.1 de Core Memoria Conductual: Directivas Centrales Autoadaptativas Novedades Un nuevo tipo de memoria llamado "memoria conductual" que adapta explícitamente el comportamiento de la unidad en función de las solicitudes del usuario, manteniendo intactos todos los conceptos aprendidos. Inspirado en la memoria genética en los humanos, este enfoque permite una adaptación conductual dinámica a través de directivas centrales auto-modificantes. La memoria genética estará en el corazón de un número significativo de actualizaciones importantes de Core. Cambios Clave • Adaptación Explícita: Lo que era implícito ahora es extremadamente explícito • Activación Selectiva: Se activa solo cuando el razonamiento lo requiere • Conocimiento Preservado: Toda la memoria conceptual permanece sin cambios • Directivas Centrales Dinámicas: Funciona como instrucciones auto-adaptativas incrustadas profundamente dentro de cada unidad Cómo Funciona La memoria conductual actúa como una capa entre el conocimiento y el comportamiento: • Analiza tus solicitudes • Se activa cuando es necesario • Adapta las directivas centrales en tiempo real • Preserva todos los conceptos aprendidos Ejemplos en Práctica Las adaptaciones conductuales pueden ocurrir de dos maneras: 1. Solicitudes explícitas: Pide directamente comportamientos específicos 2. Aprendizaje implícito: Las unidades inferen preferencias a partir de tus patrones de conversación • Preferencias de Notación: Pide a una unidad que use "B" para miles de millones en lugar de escribirlo • Estilo de Comunicación: Solicita un lenguaje formal para informes o un tono casual para sesiones de lluvia de ideas • Formato de Salida: Haz que las unidades presenten siempre los datos en tablas en lugar de párrafos • Profundidad Técnica: Ajusta de resúmenes de alto nivel a explicaciones técnicas detalladas • Estructura de Respuesta: Cambia entre viñetas, listas numeradas o prosa fluida • Lenguaje del Dominio: Usa terminología específica de la industria (por ejemplo, "commits" vs "actualizaciones" para desarrolladores) Las unidades se adaptan continuamente en función de tus interacciones, refinando su comportamiento con el tiempo. Cada adaptación persiste hasta que solicites un cambio o restablezcas completamente los comportamientos. Impacto Las unidades ahora ajustan explícitamente su comportamiento para coincidir con tus necesidades sin olvidar lo que han aprendido. Piensa en ello como directivas centrales dinámicas que se activan según el contexto, similar a cómo la memoria genética proporciona respuestas adaptativas heredadas en sistemas biológicos. Los usuarios pueden restablecer la memoria conductual en cualquier momento simplemente pidiendo a las unidades que restablezcan sus comportamientos. Migración Automática. No se requiere ninguna acción.

Las Unidades Rei ahora pueden acceder a todos los artículos de investigación de ArXiv y Google Scholar. Las respuestas incluyen pdf vinculados y citas de artículos.

Actualización de Navegación Web: Las unidades ahora pueden acceder a datos web de manera significativamente más rápida y confiable. ¿Qué Cambió?: • La velocidad de procesamiento de datos web aumentó en un 40% • Acceso más amplio a sitios y tipos de contenido que antes eran difíciles de alcanzar • Recuperación de datos más consistente a través de diferentes estructuras de sitios web Impacto Práctico: Las unidades ahora pueden manejar solicitudes de investigación en tiempo real que antes eran demasiado lentas o poco confiables. ¿Necesitas datos de mercado actuales, análisis de noticias en vivo o verificación de hechos de múltiples fuentes? Las unidades ahora pueden extraer de docenas de fuentes en segundos en lugar de minutos. La mayoría de las aplicaciones web complejas, contenido dinámico y arquitecturas de sitios modernos que solían causar fallos ahora funcionan sin problemas. Esto significa mejores respuestas cuando pides a las unidades que analicen eventos actuales, comparen productos entre varios minoristas o investiguen temas que cambian rápidamente.

Han pasado 3 días desde los códigos de invitación: • 3X solicitudes diarias a Core • 5X solicitudes diarias a Bowtie ya que 0.3 introduce aprendizaje profundo • La generación de imágenes está limitada por la asignación de GPU Esta fase marca un paso significativo hacia la beta abierta mientras recopilamos comentarios, estudiamos el comportamiento de uso y escalamos la infraestructura.

1/4 ¿Qué es Core? Entendiendo Nuestro Propio Enfoque hacia una Arquitectura de Cerebro Sintético Core no es un LLM: Core no es un LLM ajustado, no es un nuevo LLM, y no es un LLM en absoluto. En cambio, Core es un cerebro sintético multimodal, un tipo de arquitectura de IA fundamentalmente diferente. Terminología Clave para Entender Core: 1. Cerebro Sintético: Core es un sistema cognitivo unificado donde múltiples modelos de IA y algoritmos funcionan como componentes neuronales interconectados dentro de una única arquitectura. Piénsalo como un cerebro digital con regiones especializadas, no como una colección de herramientas. 2. La Arquitectura Bowtie: El sustrato de memoria de Core que almacena información tanto como vectores semánticos COMO nodos de conceptos abstractos, crea conexiones entre conceptos aparentemente no relacionados, y permite la formación genuina de conceptos, no solo la coincidencia de patrones. 3. Clúster de Razonamiento: La parte cognitiva de Core que orquesta todos los procesos de pensamiento, tomando decisiones sobre qué vías neuronales activar para cualquier tarea dada. El clúster de razonamiento es profundamente multimodal y trabaja a través de procesamiento paralelo y sesgos de sofisticación.

¡Los códigos de invitación están activos! Cada usuario existente tiene tres códigos de invitación para la beta cerrada que puede compartir con amigos. Regístrate con tu código:

Actualización quincenal 2025.07.09 ¡Core 0.3 está en vivo! Detalles: DESARROLLO INTERNO Tecnología Core + Sistema desplegado con escalado elástico automático + Corrección de errores en la nueva arquitectura de Core 0.3 + Pruebas iniciales de 0.3.1 + Pruebas de comunicación no lingüística Agent2Agent Infraestructura + Pruebas del nuevo protocolo MCP integrado + Revisión completa de la interfaz de usuario en curso ACCESO EXTERNO MVP.a + Memorias, conceptos y relaciones accesibles para el usuario + Gráficos dinámicos e interactivos + Transición de inicio de sesión SSO por correo electrónico @unit00x0 + Pruebas del núcleo actualizado (prioridad baja) Actualizaciones Generales + Mejora de latencia + Acceso para solicitantes de Tier1/Dev Aspectos Destacados de la Comunidad + Prueba de estrés de Cognición Core .3 + Análisis de escenarios macro de Core .3 + Tesis de Innovación Rei + Paradigma de IA y Rei + Resumen de Rei + Creación de un universo creativo + Estudio de caso de flujo de trabajo multiunidad: campo de experimentación de pensamiento

La actualización de latencia ya está en producción con Core .3 Las pruebas iniciales muestran una reducción de más del 80% en la latencia en consultas generales y más del 60% para matemáticas Algunos ejemplos: Teoría de la relatividad de Einstein ELI5 ↓93.57% Revisión gramatical ↓92.04% Generación de ensayos ↓84.77% Las 5 principales memecoins en Solana ↓81.21% Problema de tasa de cambio AMC 8 ↓51.23% Problema del volumen de la esfera ↓56.43% Problema de la pendiente de la línea ↓64.00%